Books

カルマンフィルタ Rを使った時系列予測と状態空間モデル 統計学 One Point

野村俊一

Product Details

Genre
ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784320112537
ISBN 10 : 4320112539
Format
Books
Publisher
Release Date
September/2016
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

時代の要請に応えて、あのワンポイントシリーズに統計学分野が登場!注目すべき概念や手法、つまずきやすいポイントを一点集中解説!

目次 : 第1章 確率分布と時系列に関する準備事項(多変量確率分布の基礎/ 時系列の基礎と代表的な時系列モデル)/ 第2章 ローカルレベルモデル(状態の推定と観測値の予測/ 初期化とパラメータ推定 ほか)/ 第3章 線形ガウス状態空間モデル(線形ガウス状態空間モデルの解析手法/ 線形ガウスモデルの設計と解析)/ 第4章 線形非ガウス状態空間モデル(条件付きモードとガウス近似モデルの導出/ インポータンス・サンプリング ほか)/ 第5章 非線形非ガウス状態空間モデル(フィルタリング、状態平滑化、長期予測の漸化式/ 粒子フィルタ ほか)

【著者紹介】
野村俊一 : 2012年総合研究大学院大学複合科学研究科博士課程修了。現在、東京工業大学情報理工学院数理・計算科学系助教、博士(統計科学)。専攻:統計科学、統計地震学、健康科学、保険数理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

Customer Reviews

Comprehensive Evaluation

☆
☆
☆
☆
☆

0.0

★
★
★
★
★
 
0
★
★
★
★
☆
 
0
★
★
★
☆
☆
 
0
★
★
☆
☆
☆
 
0
★
☆
☆
☆
☆
 
0

Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

powered by

  • shin_ash

    KFASの解説書のつもりで購入したが、説明も分かりやすい良書であった。細かい説明は省いている部分もあるが、解くことを前提にポイントを絞った説明がありがたい。インポータンス・サンプリングも今までより分かった様な気になる。しかしながら、ここら辺りから自分の理解が怪しくなってくる。最後の粒子フィルタもかなり理解が怪しいが、コードを追いながらなら何とかなりそうだと思わせる安心感がある。("安心"して実際にやらないのは悪い癖だが。)コードと説明のバランスがよく、全体を通じて「何とかなりそう」と思わせる構成がいい。

  • Józef Klemens Piłsudski

    ローカルレベルモデル,動的線形モデル, 非ガウシアンの一般化動的線形モデル, 非線形状態空間モデル, と対象を拡張していきつつカルマンフィルタの用法を解説していく. 本文にも書いてあるように北川源四郎の『時系列解析入門』の状態空間モデルの記述に沿って書かれているので重複するところもある.しかしRのKFASパッケージを使ったコードや,3章に書かれたトレンド,季節成分,カレンダー効果など各種の豊富な応用例があり, 即座に実践できるという強みがある.

  • 青木健一

    『Rによるベイジアン動的線形モデル』はdlmだったので、KFASで解説している本書は貴重だが、 例で使っているサンプルデータの説明がなく、入手が出来ないのが難点。

  • こずえ

    RのKFASについて興味がある生物系、医学系が読むとよい。かなり実践的

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します

Recommend Items