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[BOOKデータベースより]
マクロ経済変数や株価、為替レートなどの金融・経済データ、気温や気圧などの気象データ、地震記録などの地球・宇宙科学のデータ、脳波や心電図などの医学・生物データなど、われわれをとりまく実世界の現象から得られたデータはすべて不確定性を伴い、しかも互いに影響を及ぼし合いながら、ダイナミックに変動している。このようなダイナミックな現象を解明し、さらにその将来の変動を予測・制御しようとするのが時系列解析である。本書では、さまざまな時系列モデル、情報量規準、ベイズモデルの方法などについて最近の手法までを含め、簡潔な説明を行っている。
１ 序論
２ 確率論的な基礎
３ 確率過程の基礎概念
４ 線形システムとフーリエ解析
５ スペクトル推定
６ 予測とＡＲモデル
７ ＡＲＭＡモデルとスペクトル
８ 統計的モデル構成とＡＩＣ
９ カルマンフィルター
１０ 多変量時系列モデル
１１ フィードバックシステムの解析
１２ 統計的制御
１３ ベイズモデル―非定常モデル
１４ 非線形モデル
１５ 点過程モデル