状態空間モデル データ分析 統計分析

サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス リンクリンク
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
7月
8月
9月
10月〜

化学・電気系 その他各分野
7月
8月
9月
10月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2019/7/3更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


医薬・機器・化粧・食品系セミナー

★時系列データ分析を業務で活かすためには?
★弊社にて実習用のPCを準備いたします!

Rによる時系列データ分析の基礎
(PC実習付き)

講師

株式会社エフビズ 代表取締役 青木義充 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

慶應義塾大学にてニューラルネットワーク,衛星レーダの画像解析の研究に従事.2004年に一橋大学助手就任し,金融データ解析を専門とする.2007年から株式会社QUICKで,金融業界動向のマーケティング,新たな金融情報サービスの企画,金融機関などとの共同研究に従事する傍ら,総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し,商品先物のリスクに関する研究で学位(学術)を取得する.それ以降,金融に関する学会,論文の発表,著書の執筆のほか,一橋大学,上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス,数理ファイナンスを指導.2018年9月,FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく,株式会社エフビズを創立,代表取締役に就任.

■業界での活動
企業との共同研究,データ解析コンサルティング
学会,研究集会での研究発表,
大学での非常勤講師,企業での教育研修セミナー講師
一般向け,専門家向けの各種セミナー講演,

■専門・得意分野
時系列解析,金融データ解析,ベイズ統計学,データサイエンス

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

『統計解析』 関連セミナー・書籍一覧へ

日時・会場・受講料

●日時 2019年9月18日(水) 10:30-16:30
●会場 [神奈川・川崎]川崎市産業振興会館10階第1会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名54,000円 (税込(消費税8%)、資料、昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき43,200円
 ※弊社にてPCを準備致します、PC持込による割引はございません。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料1名30,780円となります。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

時系列データとは,時刻変化に伴って値が変化する対象を,ある特定の時間間隔で記録したものを指します.たとえば,毎日の正午の気温を記録したものは時系列データです.時系列データの分析では,データの並び順・前後関係を意識するか否かを重要視します.たとえば,1週間の正午の平均気温は,7日分の気温の総和を7で割れば求められます.ここで,7日分の総和は,足し合わせる順番を意識する必要はなく,月火水木金土日でも金月水火日木土のいずれであっても変わりありません.同様に,バラつきを示す指標である分散も,他のデータとの関係を見る相関係数も,データの並び順を意識しないため,いわゆる時系列データの分析とは考え方が異なります.
本セミナーでは,時系列データの特徴をとらえながら分析する手法の考え方,特にデータの順序関係を意識することで生じるメリットについて,実際の時系列データを用いながら説明します.なお,データ分析に広く利用されているR言語を用いた演習を取り入れることで,より実践的に学習することができます.

■受講後、習得できること 
・時系列データの特徴を理解し,一般的なデータとの違いが分かる.
・時系列データの特徴を活かした分析手法の基礎が学べる.
・R言語を用いた時系列データの分析ができるようになる.

セミナー内容

1. 時系列データの特徴について
 1-1 時系列データの定義
 1-2 時系列データでない例とその違い
 1-3 時系列データの観察と確認法

2. 時系列データの分析について
 2-1 時系列データの取り扱い
 2-2 時系列データの性質とモデルの導入
  ・自己回帰(AR)モデル
  ・移動平均(MA)モデル
  ・ARMAモデル
  ・ARIMAモデル
 2-3 うまくいかない分析例
 2-4 時系列データ分析のコツ

3. 統計分析用のプログラミング言語
 3-1 Rの導入
 3-2 ソースコードと実行例の紹介

セミナー番号:AA1909A9

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

日本語メディカルライティング

DI対応CSV 2019

プラスチック環境対応技術

自動運転センシング

半導体製造プロセス

三次元培養

ピッカリング・エマルション

再生医療・細胞治療

分野別のメニュー

化学・電気系他分野別一覧

  植物工場他

  機械学習他

ヘルスケア系分野別一覧

  海外関連

  医療機器

各業界共通
マーケティング・人材教育等

「化学物質情報局」

特許・パテント一覧 INDEX
(日本弁理士会 継続研修)

印刷用申込フォーム    

セミナー用

書籍用

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.