1.
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図書
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渡辺則生著
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第1章 : ファジィ理論と統計 |
第2章 : ファジィ集合 |
第3章 : ファジィシステム |
第4章 : 時系列モデル |
第5章 : 非線形時系列モデル |
第6章 : ファジィ時系列モデル |
第7章 : ファジィトレンドモデル |
第1章 : ファジィ理論と統計 |
第2章 : ファジィ集合 |
第3章 : ファジィシステム |
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2.
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図書
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中塚利直著
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3.
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図書
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藤井光昭著
出版情報: |
東京 : コロナ社, 1974.12 iv, 222p ; 22cm |
シリーズ名: |
現代応用数学講座 ; 3 |
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4.
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図書
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杉原左右一著
出版情報: |
東京 : 東洋経済新報社, 1984.1 x, 286p ; 22cm |
子書誌情報: |
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5.
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図書
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A・C・ハーベイ著 ; 国友直人, 山本拓訳
出版情報: |
東京 : 東京大学出版会, 1985.9 x, 233p ; 21cm |
子書誌情報: |
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6.
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図書
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村尾博著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2019.12 xii, 426p ; 21cm |
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Rについて |
VAR分析の紹介 |
時系列分析の基礎 |
VAR分析の基礎 |
ラグ次数の選択問題 |
単位根検定 |
共和分検定 |
攪乱項に関する仮説検定 |
推定と識別問題 |
係数パラメータの制約に関する仮説検定 |
インパルス応答分析 |
推定後のモデル変換 |
インパルス応答分析の区間推定 |
予測誤差の分散分解 |
グランジャー因果性検定 |
その他のVAR分析 |
概要:
ベクトル自己回帰に特化した実用書!理論と計算アルゴリズムを解説。統計解析ソフトRによるコード例が豊富。VAR分析を開始しようとする人が直面する疑問に対し、解決策や役立つ情報を提供。
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7.
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図書
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田中勝人著
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離散時間確率過程 |
連続時間確率過程 |
確率過程の分布収束 |
特性関数の導出 |
数値積分による分布計算 |
AR単位根時系列の分析 |
さまざまな単位根検定 |
共和分分析 |
長期記憶時系列モデル |
fBmとfO‐U過程の統計的推測 |
離散時間確率過程 |
連続時間確率過程 |
確率過程の分布収束 |
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8.
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図書
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山本拓著
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9.
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図書
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E. J. ハナン著 ; 細谷雄三訳
出版情報: |
東京 : 培風館, 1974.3 xii,161p ; 22cm |
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10.
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図書
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尾崎統編著
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11.
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図書
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藤沢偉作, 池内智共著
出版情報: |
京都 : 現代数学社, 1988.10 117p ; 26cm |
子書誌情報: |
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12.
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図書
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溝口敏行, 刈屋武昭著
出版情報: |
東京 : 日本経済新聞社, 1983.6 226p ; 19cm |
子書誌情報: |
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13.
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図書
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藤井光昭著
出版情報: |
東京 : コロナ社, 1981.8 iv, 222p ; 22cm |
シリーズ名: |
現代応用数学講座 ; 3 |
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14.
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図書
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P.J. ブロックウェル, R.A. デービス著 ; 逸見功 [ほか] 訳
出版情報: |
東京 : シーエーピー出版, 2000.7 xiv, 423p ; 22cm |
子書誌情報: |
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15.
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図書
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edited by David F. Findley
出版情報: |
New York : Academic Press, 1981 xii, 798 p. ; 24 cm |
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16.
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図書
|
杉原敏夫著
出版情報: |
東京 : 工学図書, 1996.8 7, 204p ; 21cm |
子書誌情報: |
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17.
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図書
|
ジョン・C・ホッフ著 ; 川島利兵衛監訳 ; 佐藤要訳
出版情報: |
東京 : 多賀出版, 1996.2 iv, 383p ; 22cm |
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18.
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図書
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近藤宏編著 ; 高橋玲子 [ほか] 共著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2016.7 xvi, 310p ; 21cm |
子書誌情報: |
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第1部 時系列分析 : 解説編)(時系列分析とは |
単回帰分析 |
重回帰分析 |
成長曲線 |
従来の予測手法 |
最近隣法 |
灰色理論 |
第2部 具体的データによる予測事例 : 単回帰分析による予測 |
重回帰分析による予測 |
成長曲線による予測 |
最近隣法による予測 |
灰色理論による予測 |
予測精度を上げるために |
第1部 時系列分析 : 解説編)(時系列分析とは |
単回帰分析 |
重回帰分析 |
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19.
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図書
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高岡慎著
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1 : はじめに |
2 : 季節性の要因 |
3 : 定常過程の性質 |
4 : 季節変動の周期性 |
5 : 時系列の分解と季節調整 |
6 : X‐11法 |
7 : X‐12‐ARIMA |
8 : TRAMO‐SEATS |
9 : 状態空間モデルによる季節調整 |
10 : その他の季節調整法 |
11 : 国内の官公庁における実例 |
1 : はじめに |
2 : 季節性の要因 |
3 : 定常過程の性質 |
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20.
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図書
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刈屋武昭 [ほか] 編
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2012.10 xiii, 771p ; 22cm |
子書誌情報: |
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21.
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図書
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松本隆 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 培風館, 2002.11 xii, 186p, 図版1枚 ; 22cm |
シリーズ名: |
情報数理シリーズ ; B-7 |
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22.
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図書
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宮野尚哉著
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23.
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図書
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新田功 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 白桃書房, 2001.3 vii, 225p ; 22cm |
シリーズ名: |
明治大学社会科学研究所叢書 |
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24.
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図書
|
岡部靖憲著
出版情報: |
東京 : 日本評論社, 2002.2 xxi, 362p ; 22cm |
シリーズ名: |
数理物理シリーズ |
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25.
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図書
東工大 目次DB
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岡部靖憲著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2005.11 viii, 310p, 図版[4]p ; 22cm |
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1. 実験数学 1 |
1.1 モデルの破綻とKMO_ランジュヴァン方程式論 1 |
1.1.1 アインシュタインのブラウン運動の理論 1 |
1.1.2 アルダー : ウェインライト効果 2 |
1.1.3 T-正値性とKMO_ランジュヴァン方程式論 3 |
1.1.4 ブラック・ショールズモデルと金融破綻 4 |
1.2 KMOの命名の経緯 5 |
1.3 般若心経と実験数学 7 |
1.4 揺動散逸原理とKM2O_ランジュヴァン方程式論 10 |
2. KM2O_ランジュヴァン方程式論 12 |
2.1 時系列とその標本空間 12 |
2.2 確率論の基礎的概念 15 |
2.3 関数解析学の基礎的概念 25 |
2.4 階数6の非線形変換 40 |
2.5 KM2O_ランジュヴァン方程式 42 |
2.5.1 非退化 43 |
2.5.2 退化 52 |
2.5.3 KM2Oの命名の経緯 62 |
2.6 弱定常性と揺動散逸定理 63 |
2.7 揺動散逸アルゴリズム 83 |
2.7.1 弱定常性を満たす場合 83 |
2.7.2 一般の場合 86 |
2.8 揺動散逸原理 94 |
2.8.1 弱定常性を満たす場合 94 |
2.8.2 一般の場合 95 |
2.9 非線形情報空間と生成系 95 |
2.9.1 非線形情報空間 96 |
2.9.2 階数有限の非線形変換のクラスT(q)(X) 101 |
2.9.3 非線形情報空間の多項式型の生成系 104 |
2.9.4 階数有限の非線形変換のクラスT(q,d)(X) 105 |
2.9.5 非線形情報空間の生成系 106 |
2.10 因果性 109 |
2.10.1 線形因果性と非線形因果性 109 |
2.10.2 因果関数 114 |
2.10.3 因果関数による因果性の特徴付け 123 |
2.10.4 弱定常過程に対する非線形因果性 125 |
2.11 決定性 126 |
2.11.1 決定性 126 |
2.11.2 決定性と定常性 128 |
2.12 非線形予測問題 130 |
2.12.1 非線形予測公式 130 |
2.12.2 予測誤差と因果関数 133 |
2.12.3 応用 : 非線形システムの予測問題 136 |
2.12.4 非線形予測問題の研究の歴史 140 |
3. 時系列解析 143 |
3.1 Test(S) 143 |
3.1.1 見本共分散関数 143 |
3.1.2 階数有限の非線形変換 144 |
3.1.3 見本共分散行列関数とそれに付随する見本KM2O_ランジュヴァン行列系 145 |
3.1.4 時系列における揺動散逸原理 150 |
3.1.5 Test(S) 152 |
3.2 Test(S) 154 |
3.2.1 トレーサビリティ 155 |
3.2.2 見本2点相関関数 156 |
3.2.3 階級有限の非線形変換 157 |
3.2.4 見本2点相関行列関数とそれに付随する見本KM2O_ランジュヴァン行列系 159 |
3.2.5 Test(EP) 161 |
3.3 Test(ABN) 164 |
3.3.1 定常性の破れとしての異常性 165 |
3.3.2 等確率性の破れとしての異常性 168 |
3.4 Test(CS) 169 |
3.4.1 見本因果関数と見本因果値 169 |
3.4.2 アルゴリズム 171 |
3.4.3 LN(q,d)-因果性と関数関係 173 |
3.5 Test(D) 178 |
3.5.1 LL-決定性とダイナミクス 178 |
3.5.2 LN(q,d)-決定性とダイナミクス 182 |
3.5.3 ランダムなダイナミクスとしての見本KM2O_ランジュヴァン方程式 183 |
4. 実証分析 185 |
4.1 地震波 185 |
4.1.1 P波とS波 186 |
4.1.2 Test(ABN)と地震波の初期位相の兆候 188 |
4.1.3 Test(D)と分離性 203 |
4.1.4 Test(D)と決定性 211 |
4.2 電磁波 214 |
4.2.1 オーロラ 215 |
4.2.2 磁気嵐 217 |
4.2.3 Test(ABN)とオーロラ・磁気嵐の発生 218 |
4.2.4 Test(D)と分離性 223 |
4.3 脳波 229 |
4.3.1 脳 231 |
4.3.2 大脳 231 |
4.3.3 1次運動野とその情報源 234 |
4.3.4 脳波 235 |
4.3.5 親指の随意運動と脳波の挙動(1) : Test(ABN)と異常性 239 |
4.3.6 親指の随意運動と脳波の挙動(2) : Test(D)と分離性 243 |
4.4 音声 248 |
4.4.1 日本語の母音 : Test(ABN),Test(D)と定常性,分離性 251 |
4.4.2 日本語の母音 : Test(D)と決定性 252 |
5. 分離性 255 |
5.1 時系列の分離性 255 |
5.1.1 分離性-0 255 |
5.1.2 分離性-0と共分散関数の挙動 256 |
5.1.3 分離性-iと共分散関数の挙動(1〓i〓18) 264 |
5.1.4 時系列の分離性の定義 269 |
5.2 確率過程の分離性 271 |
5.2.1 確率過程の分離性の定義 271 |
5.2.2 対称性と分離性 272 |
5.2.3 周波数域表現と対称性 277 |
5.2.4 対称性の破れと分離性 287 |
5.2.5 サインウェーブと深部低周波地震波 290 |
文献 294 |
索引 303 |
1. 実験数学 1 |
1.1 モデルの破綻とKMO_ランジュヴァン方程式論 1 |
1.1.1 アインシュタインのブラウン運動の理論 1 |
|
26.
|
図書
東工大 目次DB
|
P. J. ブロックウェル, R. A. デービス著 ; 逸見功 [ほか] 訳
出版情報: |
東京 : シーエーピー出版, 2004.4 xiv, 431p ; 22cm |
子書誌情報: |
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目次情報:
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日本語版への序文 iii |
訳者序文 iv |
英語版第4刷への序文 vi |
第1章 序論 1 |
1.1 時系列の例 1 |
1.2 時系列解析の目的 6 |
1.3 単純な時系列モデル 6 |
1.3.1 平均0のモデル 7 |
1.3.2 トレンドと季節性を含むモデル 8 |
1.3.3 時系列のモデル化への一般的なアプローチ 13 |
1.4 定常モデルと自己相関関数 14 |
1.4.1 標本自己相関関数 18 |
1.4.2 ヒューロン湖データのモデル 19 |
1.5 トレンドと季節成分の推定および除去 22 |
1.5.1 季節性がないときのトレンドの推定と除去 24 |
1.5.2 トレンドと季節性の推定および除去 30 |
1.6 推定されたノイズ系列の検定 35 |
問題 40 |
第2章 定常過程 47 |
2.1 基本的性質 47 |
2.2 線形過程 52 |
2.3 ARMA過程入門 56 |
2.4 標本平均と標本自己相関関数の性質 59 |
2.4.1 μの推定 59 |
2.4.2 γ(・)とρ(・)の推定 61 |
2.5 定常時系列の予測 65 |
2.5.1 ダービン_レビンソン・アルゴリズム 71 |
2.5.2 イノベーションアルゴリズム 73 |
2.5.3 無限に多くの過去の値を用いた定常過程の予測 77 |
2.6 ウォルド分解 79 |
問題 81 |
第3章 ARMAモデル 87 |
3.1 ARMA(p,q)過程 87 |
3.2 ARMA(p,q)過程の自己相関関数と偏自己相関関数 92 |
3.2.1 自己共分散関数の計算 92 |
3.2.2 自己相関関数 97 |
3.2.3 偏自己相関関数 98 |
3.2.4 例 100 |
3.3 ARMA過程の予測 103 |
問題 112 |
第4章 スペクトル解析 117 |
4.1 スペクトル密度関数 117 |
4.2 ピリオドグラム 128 |
4.3 時間不変線形フィルター 134 |
4.4 ARMA過程のスペクトル密度 138 |
問題 140 |
第5章 ARMA過程によるモデル化と予測 143 |
5.1 予備推定 144 |
5.1.1 ユール・ウォーカー推定 144 |
5.1.2 バーグのアルゴリズム 152 |
5.1.3 イノベーションアルゴリズム 156 |
5.1.4 ハナン・リサネンアルゴリズム 162 |
5.2 最尤推定 164 |
5.3 モデル診断のためのチェック 169 |
5.3.1 {R^t,t=1,...,n}のグラフ 170 |
5.3.2 残差の標本自己相関関数 170 |
5.3.3 残差のランダムネスの検定 171 |
5.4 予測 173 |
5.5 次数選択 175 |
5.5.1 FPE規準 175 |
5.5.2 AICC規準 176 |
問題 180 |
第6章 非定常および季節時系列モデル 183 |
6.1 非定常時系列のARIMAモデル 184 |
6.2 識別方法 191 |
6.3 時系列モデルの単位根 198 |
6.3.1 自己回帰の単位根 199 |
6.3.2 移動平均項の単位根 201 |
6.4 ARIMAモデルの予測 203 |
6.4.1 予測関数 205 |
6.5 季節ARIMAモデル 206 |
6.5.1 SARIMA過程の予測 212 |
6.6 ARMA誤差をもつ回帰分析 214 |
問題 219 |
第7章 多変量時系列 223 |
7.1 例 223 |
7.2 多変量時系列の2次の性質 228 |
7.3 平均と共分散関数の推定 233 |
7.3.1 μの推定 233 |
7.3.2 Γ(h)の推定 234 |
7.3.3 二つの定常時系列の独立性に関する検定 235 |
7.3.4 バートレットの公式 238 |
7.4 多変量ARMA過程 240 |
7.4.1 因果的ARMA過程の共分散行列関数 242 |
7.5 2次の確率ベクトルの最良線形予測量 243 |
7.6 多変量AR過程によるモデル化と予測 244 |
7.6.1 ホイットルアルゴリズムによる自己回帰過程の推定 246 |
7.6.2 多変量自己回帰過程の予測 248 |
7.7 共和分 252 |
問題 254 |
第8章 状態空間モデル 257 |
8.1 状態空間表現 258 |
8.2 基本構造モデル 261 |
8.3 ARIMAモデルの状態空間表現 265 |
8.4 カルマンの漸化式 269 |
8.5 状態空間モデルの推定 275 |
8.6 欠測値を伴う状態空間モデル 280 |
8.7 EMアルゴリズム 286 |
8.8 一般化状態空間モデル 290 |
8.8.1 パラメータ駆動モデル 290 |
8.8.2 観測値駆動モデル 297 |
問題 308 |
第9章 予測の手法 315 |
9.1 ARARアルゴリズム 315 |
9.1.1 記憶短期化 315 |
9.1.2 サブセット自己回帰のあてはめ 317 |
9.1.3 予測 317 |
9.1.4 プログラムARARの実行 319 |
9.2 ホルト・ウィンターズアルゴリズム 321 |
9.3 季節的ホルト・ウィンターズアルゴリズム 324 |
9.4 予測アルゴリズムの選択 326 |
問題 328 |
第10章 進んだ話題 331 |
10.1 伝達関数モデル 331 |
10.1.1 伝達関数モデルに基く予測 337 |
10.2 干渉解析 339 |
10.3 非線形モデル 343 |
10.3.1 線形性からの逸脱 344 |
10.3.2 カオス的な決定的系列 345 |
10.3.3 ホワイトノイズとIID系列の識別 347 |
10.3.4 有用な三つの非線形モデル 348 |
10.3.5 ボラティリティのモデル化 349 |
10.4 連続時間モデル 353 |
10.5 長期記憶モデル 356 |
問題 361 |
付録A 確率変数 363 |
A.1 分布関数と期待値 363 |
A.2 確率ベクトル 367 |
A.3 多変量正規分布 371 |
問題 373 |
付録B 統計的補足 375 |
B.1 最小二乗推定 375 |
B.1.1 ガウス_マルコフの定理 377 |
B.1.2 一般最小二乗法 377 |
B.2 最尤推定 378 |
B.2.1 最尤推定量の性質 379 |
B.3 信頼区間 379 |
B.3.1 大標本信頼領域 380 |
B.4 仮説検定 380 |
B.4.1 誤り確率 381 |
B.4.2 信頼領域に基づく大標本検定 381 |
付録C 平均二乗収束 383 |
C.1 コーシーの収束判定基準 383 |
付録D ITSMの使い方 385 |
D.1 はじめに 385 |
D.1.1 PESTの起動 385 |
D.2 モデル作成のためのデータの準備 386 |
D.2.1 データの入力 386 |
D.2.2 データの保存 387 |
D.2.3 データのプロット 387 |
D.2.4 データの変換 388 |
D.3 データにあてはめるモデルの探索 392 |
D.3.1 標本自己相関関数と標本偏自己相関関数 392 |
D.3.2 モデルの入力 395 |
D.3.3 予備推定 395 |
D3.4 AICC統計量 398 |
D.3.5 モデルの変更 398 |
D.3.6 最尤推定 399 |
D.3.7 最適化の結果 400 |
D.4 モデルの検定 400 |
D.4.1 残差のプロット 401 |
D.4.2 残差の自己相関関数と偏自己相関関数 402 |
D.4.3 残差のランダム性の検定 403 |
D.5 予測 405 |
D.5.1 予測規準 405 |
D.5.2 予測結果 406 |
D.5.3 逆変換 406 |
D.6 モデルの性質 408 |
D.6.1 ARMAモデル 408 |
D.6.2 モデルの自己相関関数と偏自己相関関数 409 |
D.6.3 モデルの表現 410 |
D.6.4 ランダムな系列の実現値の生成 411 |
D.6.5 スペクトルの性質 412 |
参考文献 413 |
索引 419 |
日本語版への序文 iii |
訳者序文 iv |
英語版第4刷への序文 vi |
|
27.
|
図書
|
常盤野和男, 大友詔雄, 田中幸雄著
出版情報: |
札幌 : 北海道大学図書刊行会, 2002.6 viii, 222p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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|
28.
|
図書
東工大 目次DB
|
松葉育雄著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2007.11 ix, 359p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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第1章 時系列の記憶 1 |
1.1 相関構造 1 |
1.1.1 自己共分散関数とスペクトル密度関数 1 |
1.1.2 IIDノイズと白色ノイズ 7 |
1.1.3 いろいろな検定法 9 |
1.1.4 正規分布と正規q-qプロット 12 |
1.1.5 短期記憶と長期記憶 13 |
1.2 短期記憶過程の実例 15 |
1.2.1 世界の年平均地上温度とトレンド 15 |
1.2.2 線形過程の当てはめと残差 18 |
1.2.3 金融データとボックス・コックス変換 21 |
1.3 長期記憶の捉え方 24 |
1.3.1 金融データの非線形変換 : 対数差分化絶対値 24 |
1.3.2 累積自己相関関数のスケーリング則 28 |
1.3.3 その他の例 32 |
1.4 長期記憶過程の実例 33 |
1.4.1 ナイル川の水位 33 |
1.4.2 太陽の黒点数 37 |
1.4.3 脳波 39 |
1.4.4 マイクロアレイデータ 42 |
1.4.5 テキストの文字列 44 |
1.5 通信トラフィック 48 |
1.5.1 実データを用いた解析 48 |
1.5.2 モデルに基づく解析 50 |
第2章 線形過程 55 |
2.1 定常過程 55 |
2.1.1 移動平均過程 55 |
2.1.2 自己回帰過程 61 |
2.1.3 自己回帰移動平均過程 66 |
2.1.4 GARCH過程 69 |
2.2 モデル選択 72 |
2.2.1 ボックス・ゴジェンキンスの方法 72 |
2.2.2 情報量規準 73 |
2.3 モデル係数の信頼区間 75 |
2.4 非定常過程 77 |
2.4.1 自己回帰和分移動平均過程 78 |
2.4.2 古典的な季節変動処理 79 |
2.4.3 単位根検定 80 |
第3章 R/S統計量と歴史的背景 85 |
3.1 ハーストの研究 85 |
3.2 B/S統計量によるハースト数の推定と問題点 87 |
3.2.1 尺度変換調整レンジ 87 |
3.2.2 ナイル川の水位への応用と問題点 90 |
3.2.3 ハースト現象 93 |
3.2.4 非定常性の影響 98 |
3.3 Hの上方バイアスが生じる原因と改良 99 |
3.4 事例研究 102 |
3.5 長期記憶のメカニズム 108 |
3.5.1 理論研究の始まり 108 |
3.5.2 時間不変係数をもつ定常過程の協同現象 109 |
3.5.3 確率係数をもつ定常過程の協同現象 113 |
3.5.4 非定常なミクロ過程 118 |
第4章 長期記憶過程の線形理論 121 |
4.1 統計の基礎 121 |
4.1.1 平均の統計 121 |
4.1.2 Var(Y)と累積自己相関関数 124 |
4.1.3 信頼区間 124 |
4.2 線形過程の短期記憶性 125 |
4.2.1 線形過程の累積自己相関関数 125 |
4.2.2 次数が大きい場合の問題点 127 |
4.2.3 非定常性の影響 130 |
4.3 長期記憶への導入 132 |
4.3.1 短期記憶再考 132 |
4.3.2 短期記憶から長期記憶 135 |
4.3.3 累積自己相関関数とスペクトル密度関数の関係 137 |
4.3.4 長期記憶のスケーリング則 138 |
4.3.5 移動平均係数和の収束性 141 |
4.4 長期記憶過程の一般論 144 |
4.4.1 自己相似過程と定常増分過程 144 |
4.4.2 非整数ブラウン運動と非整数ガウスノイズ 147 |
4.4.3 非整数ブラウン運動の積分表示 152 |
4.5 特性指数 156 |
4.5.1 フラクタル次元とハースト数 156 |
4.5.2 各種の特性指数の関係 158 |
4.6 各種の長期記憶性過程 160 |
4.6.1 非整数ARIMA過程 160 |
4.6.2 ARFIMA(0,d,0)過程と等価過程 164 |
4.6.3 fGnとARFIMA(0,d,0)過程の違い 168 |
4.6.4 FIGARCH過程 168 |
4.7 非定常性と長期記憶 170 |
第5章 ジェネレータ 173 |
5.1 ジェネレータの精度 173 |
5.2 共分散行列によらない方法 174 |
5.2.1 ランダム中点置換法 174 |
5.2.2 fBmの積分離散化法 177 |
5.2.3 fGnの周波数離散化法 180 |
5.3 共分散行列による方法 l80 |
5.3.1 コレスキー分解法 : 移動平均モデル 181 |
5.3.2 LU分解法 : 自己回帰モデル 184 |
5.3.3 ダービン・レビンソン法 187 |
5.4 ARFIMA(p,d,q)過程への応用 189 |
5.4.1 切断MA近似法 189 |
5.4.2 切断AR近似法 192 |
第6章 非線形システム 197 |
6.1 ロジスティック写像 197 |
6.1.1 線形システムとカオス 197 |
6.1.2 ロジスティック写像の統計 201 |
6.1.3 高次モーメント 204 |
6.1.4 3回写像と長期記憶 206 |
6.2 不変確率密度関数 211 |
6.2.1 エルゴード性と定常性 211 |
6.2.2 フロベニウス・ペロン演算子 213 |
6.2.3 α≠4のロジスティック写像 217 |
6.3 カオスを生成するTARモデル 219 |
6.3.1 TARモデル 219 |
6.3.2 ベルヌーイシフト写像 221 |
6.3.3 太陽の黒点数への応用 222 |
6.4 ローレンツモデル1 224 |
6.4.1 ローレンツモデルと1次元写像 224 |
6.4.2 長期記憶性 227 |
6.5 長期記憶を生むメカニズム 228 |
6.5.1 カオス軌道の近接作用 228 |
6.5.2 一般化テント写像などの例 230 |
6.5.3 実例 235 |
第7章 くりこみ群変換 237 |
7.1 自己相似性と不変性 237 |
7.1.1 粗視化と固定点 237 |
7.1.2 移動平均過程 241 |
7.1.3 ARFIMA(0,d,0)過程とfGn 242 |
7.1.4 双線形過程 244 |
7.2 固定点の性質 245 |
7.2.1 固定点は不安定 245 |
7.2.2 非定常性の影響 249 |
7.3 ハースト数の推定 251 |
7.3.1 くりこみ群変換時系列の分散 251 |
7.3.2 固定点によるハースト数の推定 252 |
7.3.3 事例研究 254 |
7.4 カオスへの応用 257 |
第8章 推定 259 |
8.1 サンプル 259 |
8.2 分散プロット 262 |
8.2.1 重複のないサンプル 262 |
8.2.2 重複を許すサンプル 265 |
8.3 スペクトル密度関数による推定 266 |
8.3.1 ピリオドグラム 268 |
8.3.2 平滑化ピリオドグラム法 272 |
8.3.3 スケーリング則を利用した方法 276 |
8.4 最尤法 279 |
8.4.1 最尤推定値 279 |
8.4.2 最尤推定値の極限分布 283 |
8.4.3 応用例 285 |
8.4.4 非線形システムの最尤法 286 |
8.5 ホイットル法 287 |
8.5.1 対数尤度の近似表現 287 |
8.5.2 ホイットル法 290 |
8.5.3 局所ホイットル法 294 |
8.6 ウェーブレット法 295 |
8.7 各種推定法の比較 298 |
第9章 予測 301 |
9.1 短期記億過程の予測 301 |
9.1.1 定常過程 301 |
9.1.2 非定常過程 304 |
9.2 長期記憶過程の予測 305 |
9.2.1 線形予測 305 |
9.2.2 ARFIMA(0,d,0)過程 306 |
9.3 線形予測モデルの構築 308 |
9.3.1 2種類の予測方法 308 |
9.3.2 fGnの1時刻先予測 310 |
9.3.3 予測モデルの違い 314 |
9.4 ARFIMA(p,d,q)過程への応用 315 |
9.4.1 ARFIMA(0,d,0)過程の1時刻先予測 315 |
9.4.2 h時刻先予測 317 |
9.4.3 ARFIMA(p,d,q)過程 322 |
9.5 実データへの応用 324 |
9.6 非線形予測 329 |
9.6.1 ニューラルネットワーク 329 |
9.6.2 非線形相関構造 331 |
9.6.3 カオスへの応用 333 |
9.6.4 応用事例 337 |
参考文献 341 |
おわりに 355 |
索引 356 |
第1章 時系列の記憶 1 |
1.1 相関構造 1 |
1.1.1 自己共分散関数とスペクトル密度関数 1 |
|
29.
|
図書
東工大 目次DB
|
常盤野和男, 大友詔雄, 田中幸雄著
出版情報: |
札幌 : 北海道大学出版会, 2008.12 x, 252p ; 21cm |
子書誌情報: |
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注 : [Bm(f)]は、現物の表記と異なります |
|
はしがき i |
第2版によせて iii |
記号表 v |
Chapter1. スペクトル解析の理論 1 |
1. 時系列のスペクトル解析法の問題 2 |
2. 時系列データ 6 |
3. パワースペクトルの原義的定義 7 |
4. 自己相関関数 12 |
5. パワースペクトル密度関数[Bm(f)]列 18 |
6. [Bm(f)]列を計算するMEMアルゴリズム 27 |
7. [Bm(f)]列の諸性質 30 |
8. [Bm(f)]による線スペクトルの表現 45 |
9. 自己相関関数の分解 53 |
10. エントロピー密度hmの意味 59 |
11. 有限長時系列にたいする[Bm(f)]列 64 |
12. 有限長時系列のMEM-Burgアルゴリズム 70 |
13. 規則的構造を最大に抽出する有限長時系列MEM 73 |
Chapter2. 時系列の最適あてはめ 79 |
14. 時系列の一般化三角多項式展開 80 |
15. 一般化三角多項式のパワースペクトル 87 |
16. 有限長時系列MEMと時系列の表現 90 |
17. 基底変動解析 93 |
Chapter3. クロススペクトルの理論 101 |
18. 相互相関関数とクロススペクトル 102 |
19. ー般化三角多項式展開と相互相関 112 |
20. 有限長時系列MEMによるクロススペクトルの計算 116 |
Appendix1. 複素時系列のスペクトル解析理論 123 |
A. 時系列データ,パワースペクトル,自己相関関数 124 |
B. パワースペクトル密度関数[Bm(f)]列 128 |
C. [Bm(f)]列の諸性質 139 |
D. 有限長時系列にたいする[Bm(f)]列 159 |
Appendix2. 一般化三角多項式 167 |
E. 一般化三角多項式のパワースペクトル 167 |
Appendix3. MEMCALCによる計算例 171 |
F. 計算例(1) 173 |
G. 計算例(2) 229 |
H. 計算例(3) 241 |
付属CD-ROMの内容と使い方 248 |
Bibliography 251 |
注 : [Bm(f)]は、現物の表記と異なります |
|
はしがき i |
|
30.
|
図書
|
田中孝文著
出版情報: |
東京 : シーエーピー出版, 2008.6 x, 393p ; 21cm |
子書誌情報: |
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|
31.
|
図書
|
石村貞夫, ステファニー・リヒャルト著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2002.2 xiii, 216p ; 21cm |
子書誌情報: |
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|
32.
|
図書
|
田中勝人著
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2006.11 x, 394p ; 22cm |
子書誌情報: |
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|
33.
|
図書
|
T. Subba Rao, S. Subba Rao, C.R. Rao [編]
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2016.2 xxiii, 762p ; 22cm |
子書誌情報: |
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|
34.
|
図書
|
菅民郎著
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第1章 : 多変量解析の概要 |
第2章 : ロジスティック回帰分析 |
第3章 : 数量化2類 |
第4章 : 多群数量化2類 |
第5章 : 拡張型数量化2類 |
第6章 : カプランマイヤー法とCox比例ハザードモデル |
第7章 : 時系列分析 |
付録1 : ベクトルと行列 |
付録2 : 距離 |
付録3 : 本書で利用するExcelの分析ツール及び「マルチ多変量ソフトウェア」 |
第1章 : 多変量解析の概要 |
第2章 : ロジスティック回帰分析 |
第3章 : 数量化2類 |
|
35.
|
図書
|
刈屋武昭 [ほか] 編集
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2022.11 xiii, 771p ; 21cm |
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第1部 経済時系列分析の基礎 : 時系列分析 |
回帰分析の基礎 |
時系列モデルによる予測とモンテカルロシュミレーション |
金融経済財務データとデータ変換・季節調整 |
第2部 経済金融時系列分析 : ベイズ統計学とモンテカルロ法 |
資産収益率のモデル |
資産価格モデルと時系列 |
リスクマネジメントと時系列 |
ミクロ時系列分析 ほか |
第1部 経済時系列分析の基礎 : 時系列分析 |
回帰分析の基礎 |
時系列モデルによる予測とモンテカルロシュミレーション |
|
36.
|
図書
|
François S. Chaghaghi
|
37.
|
図書
|
柴田里程著
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第1章 時系列 : 定常性 |
スペクトル表現 |
スペクトル表現の具体例 |
第2章 弱定常時系列の分解と予測 : ウォルドの分解定理とMA(∞)表現、AR(∞)表現 |
ウォルドの分解定理の証明とその理解 |
最良線形予測の予測誤差 |
第3章 時系列モデル : ARモデル |
MAモデル |
ARMAモデル |
その他のモデル |
第4章 多変量時系列 : 多変量時系列の性質 |
時系列どうしの関係 |
多変量ARモデルと多変量ARMAモデル |
状態空間モデル |
状態空間モデルと多変量ARMAモデル |
第1章 時系列 : 定常性 |
スペクトル表現 |
スペクトル表現の具体例 |
|
38.
|
図書
東工大 目次DB
|
谷口正信著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2005.3 vi, 211p ; 21cm |
シリーズ名: |
シリーズ「金融工学の基礎」 ; 4 |
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1. はじめに 1 |
2. 確率の基礎 4 |
2.1 確率空間,確率変数および確率分布 4 |
2.2 多次元確率変数と独立性 9 |
2.3 期待値,特性関数および条件付分布 12 |
2.4 確率変数列の収束および中心極限定理 18 |
3. 統計的推測 27 |
3.1 十分統計量 27 |
3.2 不偏推定量 30 |
3.3 有効推定量 35 |
3.4 漸近有効推定量 42 |
4. 種々の統計手法 50 |
4.1 区間推定 50 |
4.2 最強力検定 54 |
4.3 種々の検定 62 |
4.4 判別解析 67 |
5. 確率過程 76 |
5.1 確率過程の基礎 76 |
5.2 スペクトル解析 81 |
5.3 エルゴード性,混合性およびマルチンゲール 89 |
5.4 確率過程に対する極限定理 95 |
6. 時系列解析 99 |
6.1 種々の時系列モデル 100 |
6.2 時系列モデルの推測 112 |
6.3 ノンパラメトリック推定 131 |
6.4 時系列の予測 146 |
6.5 時系列回帰 153 |
6.6 長期記憶過程と非定常時系列 159 |
6.7 時系列の判別解析 168 |
7. 統計的金融工学入門 176 |
7.1 オプションの価格評価 176 |
7.2 ポートフォリオ 184 |
7.3 VaR 186 |
7.4 金融時系列の判別,クラスター解析 187 |
8. 補遺 191 |
参考文献 198 |
付表 201 |
索引 207 |
1. はじめに 1 |
2. 確率の基礎 4 |
2.1 確率空間,確率変数および確率分布 4 |
|
39.
|
EB
|
渡辺則生著
出版情報: |
[東京] : Maruzen eBook Library 1オンラインリソース (ix, 101p) |
シリーズ名: |
統計学one point / 鎌倉稔成 [ほか] 編 ; 8 |
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第1章 : ファジィ理論と統計 |
第2章 : ファジィ集合 |
第3章 : ファジィシステム |
第4章 : 時系列モデル |
第5章 : 非線形時系列モデル |
第6章 : ファジィ時系列モデル |
第7章 : ファジィトレンドモデル |
第1章 : ファジィ理論と統計 |
第2章 : ファジィ集合 |
第3章 : ファジィシステム |
|
40.
|
EB
|
近江崇宏, 野村俊一著
出版情報: |
[東京] : Maruzen eBook Library 1オンラインリソース (x, 156p) |
シリーズ名: |
統計学one point / 鎌倉稔成 [ほか] 編 ; 14 |
子書誌情報: |
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第1章 : はじめに |
第2章 : ポアソン過程 |
第3章 : 点過程の一般論 |
第4章 : 更新過程 |
第5章 : Hawkes過程 |
第6章 : マーク付き点過程 |
第7章 : 点過程のシミュレーション |
第8章 : 点過程の統計推定と診断解析 |
第1章 : はじめに |
第2章 : ポアソン過程 |
第3章 : 点過程の一般論 |
|
41.
|
図書
|
北川源四郎著
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2020.12 xviii, 315p ; 21cm |
子書誌情報: |
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時系列データの解析とその準備 |
共分散関数 |
スペクトルとピリオドグラム |
モデリング |
最小二乗法 |
ARMAモデルによる時系列の解析 |
ARモデルの推定 |
局所定常ARモデル |
状態空間モデルによる時系列の解析 |
ARMAモデルの推定 |
トレンドの推定 |
季節調整モデル |
時変係数ARモデル |
非ガウス型モデル |
粒子フィルタ・平滑化 |
シミュレーション |
付録A : 非線形最適化のアルゴリズム |
付録B : レビンソンのアルゴリズムの導出 |
付録C : カルマンフィルタと平滑化のアルゴリズムの導出 |
付録D : 粒子フィルタのアルゴリズム |
時系列データの解析とその準備 |
共分散関数 |
スペクトルとピリオドグラム |
概要:
時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたRのパッケ
…
ージTSSSの使用法と解析例を新たに多数追加した。
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|
42.
|
図書
|
Daniel Graupe
出版情報: |
Malabar, Fla. : R.E. Krieger, 1984 xv, 386 p. ; 24 cm |
子書誌情報: |
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43.
|
図書
|
G. Petris, S. Petrone, P. Campagnoli著 ; 萩原淳一郎訳
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2013.4 x, 258p ; 21cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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1 はじめに—ベイズ推定に関する基本概念 : 基本概念 |
単純な従属構造 ほか |
2 動的線型モデル : 簡単な例 |
状態空間モデル ほか |
3 モデル特定化 : 時系列分析の古典的なツール |
時系列分析に対する一変量DLM ほか |
4 パラメータが未知のモデル : 最尤推定 |
ベイズ推定 ほか |
5 逐次モンテカルロ法 : 基本的な粒子フィルタ |
補助粒子フィルタ ほか |
1 はじめに—ベイズ推定に関する基本概念 : 基本概念 |
単純な従属構造 ほか |
2 動的線型モデル : 簡単な例 |
|
44.
|
図書
東工大 目次DB
|
J.J.F.コマンダー, S.J.クープマン著 ; 和合肇訳
出版情報: |
東京 : シーエーピー出版, 2008.9 ix, 186p ; 22cm |
子書誌情報: |
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訳者まえがき ⅲ |
まえがき ⅴ |
第1章 はじめに 1 |
第2章 ローカル・レベル・モデル 9 |
2.1 確定的レベル 10 |
2.2 確率的レベル 15 |
2.3 ローカル・レベル・モデルとノルウェイの事故 18 |
第3章 ローカル線型トレンド・モデル 21 |
3.1 確定的レベルと確定的傾き 22 |
3.2 確率的レベルと確率的傾き 24 |
3.3 確率的レベルと確定的傾き 27 |
3.4 ローカル線型トレンド・モデルとフィンランドの事故 29 |
第4章 季節要素のあるローカル・レベル・モデル 33 |
4.1 確定的レベルと確定的季節要素 36 |
4.2 確率的レベルと確率的季節要素 40 |
4.3 確率的レベルと確定的季節要素 44 |
4.4 ローカル・レベルと季節モデルと英国インフレーション 45 |
第5章 説明変数のあるローカル・レベル・モデル 49 |
5.1 確定的レベルと説明変数 50 |
5.2 確率的レベルと説明変数 54 |
第6章 干渉変数のあるローカル・レベル・モデル 57 |
6.1 確定的レベルと干渉変数 58 |
6.2 確率的レベルと干渉変数 62 |
第7章 英国シートベルト法とインフレーション・モデル 65 |
7.1 確定的レベルと確定的季節要素 66 |
7.2 確率的レベルと確率的季節要素 67 |
7.3 確率的レベルと確定的季節要素 70 |
7.4 英国インフレーション・モデル 73 |
第8章 単変量状態空間モデルの一般的な取り扱い 77 |
8.1 単変量モデルの状態空間表現 77 |
8.2 回帰効果を含める 82 |
8.3 信頼区間 85 |
8.4 フィルタリングと予測 86 |
8.5 診断テスト 94 |
8.6 予測 102 |
8.7 欠測観測値 108 |
第9章 多変量時系列分析 113 |
9.1 多変量モデルの状態空間表現 113 |
9.2 回帰効果のある多変量トレンド・モデル 114 |
9.3 共通レベルと傾き 117 |
9.4 多変量状態空間分析の例 119 |
第10章 時系列分析に対する状態空間法とボックス-ジェンキンス法 129 |
10.1 定常過程と関連する概念 129 |
10.1.1 定常過程 130 |
10.1.2 確率過程 130 |
10.1.3 移動平均過程 132 |
10.1.4 自己回帰過程 135 |
10.1.5 自己回帰移動平均過程 136 |
10.2 非定常ARIMAモデル 137 |
10.3 観測されない要素とARIMA 140 |
10.4 状態空間法対ARIMA法 141 |
第11章 実践的な状態空間モデリング 143 |
11.1 STAMPプログラムとSsfPack 144 |
11.2 SsfPackでの状態空間表現 145 |
11.3 回帰効果と干渉効果を含める 148 |
11.4 SsfPackでのモデル推定 151 |
11.4.1 SsfLikExを用いた尤度評価 153 |
11.4.2 スコア・ベクトル 156 |
11.4.3 0xでの尤度の数値最大化 159 |
11.4.4 EMアルゴリズム 160 |
11.4.5 0xでのいくつかの例 161 |
11.5 予測,フィルタリング,平滑化 165 |
第12章 おわりに 169 |
12.1 さらなる読み物 171 |
付録A 英国ドライバー死傷者数と石油価格 175 |
付録B ノルウェイとフィンランドの道路交通事故 177 |
付録C 英国の前席と後席乗客の死傷者数 178 |
付録D 英国の物価変動 180 |
参考文献 183 |
索引 185 |
訳者まえがき ⅲ |
まえがき ⅴ |
第1章 はじめに 1 |
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45.
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図書
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松葉育雄著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2000.4 xi, 191p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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46.
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EB
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小山慎介, 島崎秀昭著
出版情報: |
EBSCOhost 1オンラインリソース (ix, 144p) |
シリーズ名: |
統計スポットライト・シリーズ ; 6 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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1 : イベント時系列の記述 |
2 : 一様ポアソン過程 |
3 : リニューアル過程 |
4 : 非一様ポアソン過程 |
5 : 点過程の一般論 |
6 : カウント時系列モデル |
7 : 状態空間モデルによるイベント時系列解析 |
8 : 応用 |
1 : イベント時系列の記述 |
2 : 一様ポアソン過程 |
3 : リニューアル過程 |
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47.
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図書
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法政大学比較経済研究所, 森田裕史編
目次情報:
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第1章 : ベクトル自己回帰モデルによる経済変動の分析—需要ショックと供給ショックへの分解 |
第2章 : 為替レートショックと輸出量の関係—マルコフ転換VARモデルを用いた分析 |
第3章 : インフラ投資のマクロ経済効果—時変係数VARモデルを用いた分析 |
第4章 : 不確実性ショックの非対称性効果について—平滑推移VARモデルを用いた分析 |
第5章 : 中国における住宅投資の要因分析 |
第6章 : コロナ禍の財政破綻懸念が家計の貯蓄行動に与える影響—ランダム化比較試験を用いた分析 |
第7章 : 物価水準の財政理論の概説 |
第1章 : ベクトル自己回帰モデルによる経済変動の分析—需要ショックと供給ショックへの分解 |
第2章 : 為替レートショックと輸出量の関係—マルコフ転換VARモデルを用いた分析 |
第3章 : インフラ投資のマクロ経済効果—時変係数VARモデルを用いた分析 |
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48.
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図書
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沖本竜義著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2010.2 viii, 199p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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49.
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図書
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石村貞夫, 石村友二郎著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2012.5 ix, 244p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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50.
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図書
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馬場真哉著
出版情報: |
安曇野 : プレアデス出版, 2018.3 xvi, 349p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1部 : 時系列分析の考え方 |
第2部 : Box‐Jenkins法とその周辺 |
第3部 : 時系列分析のその他のトピック |
第4部 : 状態空間モデルとは何か |
第5部 : 状態空間モデルとカルマンフィルタ |
第6部 : 状態空間モデルとベイズ推論 |
第1部 : 時系列分析の考え方 |
第2部 : Box‐Jenkins法とその周辺 |
第3部 : 時系列分析のその他のトピック |
概要:
時系列データはどのように分析されるべきか。分析の“フレームワーク”を基礎から丁寧に解説。
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