教 授 要 目 |
| システム情報工学科 | 時系列解析 |
| Time Series Analysis | |
| 3 年 2 単位 選択科目 | |
| 担当教員 金川秀也 | |
| 【 科目概要・到達目標 】 中心極限定理、大数の法則、最尤推定量、適合度検定、KL情報量、赤池情報量基準、定常性、回帰モデルと最小二乗法などの統計解析の基本的な概念を学習する。 統計解析の手法を用いてARモデルの時系列解析、即ちARモデルの係数の推定、トレンドの推定、季節調整について解説する。 |
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| 【 成績評価 】 期末試験の結果８０パーセント、レポート等の平常点２０パーセントを総合して成績評価を行う。 |
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| 【 履修心得 】 毎回演習を行うので、必ず毎回出席すること。 |
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| 【 授業計画 】 第１回 授業の概要 第２回 確率変数、確率分布 第３回 期待値、分散、標準偏差 第４回 チェビシェフの不等式、大数の法則 第５回 正規分布、積率母関数、中心極限定理 第６回 最尤推定量 第７回 相関分析 第８回 時系列データの解析とその準備 第９回 共分散関数 第10回 スペクトルとピリオドグラム 第11回 ARモデル、ユールウォーカー法 第12回 最小二乗法によるARモデルの推定 第13回 トレンドの推定 第14回 季節調整モデル 第15回 まとめ |
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| 【 教科書 】 やさしい統計―いかにして統計データを有効利用するか、 吉原 健一、 金川 秀也 （著） 培風館 授業中にプリントを配布する。 |
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| 【 参考書 】 時系列解析入門、北川源四郎（著）、岩波書店 |
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| 【e-mail address】 オンライン版では非公開です。 |
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| 【 学生へのメッセージ 】 時系列解析は株価、気温や湿度のような気候データなど時間の流れに従ってランダムな変化をするデータを解析する手法です。応用範囲がきわめて広いテーマですのでしっかり勉強してください。 |
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| 【 オフィスアワー 】 教員のEメールアドレスにメールで問い合わせて下さい。個別に対応します。 |
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