馬場 真哉

Box-Jenkins法から状態空間モデルまで、基礎から丁寧に解説。分析のフレームワークを体系的に学べる格好の書。

内容紹介

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。

内容（「BOOK」データベースより）

1990年 兵庫県神戸市生まれ。
2014年 北海道大学水産科学院修了。
Logics of Blue(https://logics-of-blue.com/)というWebサイトの管理人。

著者について

馬場/真哉
1990年兵庫県神戸市生まれ。2014年北海道大学水産科学院修了。Logics of BlueというWebサイトの管理人(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)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装

基礎理論を飛ばさない！ 推定・検定から統計モデル・機械学習へ！ 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、 全てのデータを確認するのは難しくなってきています。 多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。 【本書のポイント】 本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、 読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。 ・データをどのように分析するのか ・なぜそのように分析するのが良いことなのか ・Pythonを使ってどのように分析するのか 【統計学を勉強するためのツールについて】 この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。 PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目集めています。 Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。 【本書の構成】 本書は全7部構成になっています。 それぞれの部で次のようなことを解説しています。 第1部では統計学の基本を解説しています。 第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。 第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。 第4部からは統計モデルについて学んでいきます。 第5部では正規線形モデルを解説します。 第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。 第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。 統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。

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