時系列データ分析 R セミナー

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
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
ライブ配信
6月
7月
8月
2021年9月〜

化学・電気系 その他各分野
ライブ配信
6月
7月
8月
2021年9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
  ↑2021/6/1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  


*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:


Zoom

★Logics of Blue・馬場先生が状態空間モデリングをPC実演交え、たっぷり解説。


Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング

<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

Logics of Blue 馬場 真哉 先生

講師紹介

■主経歴
2014年4月-2017年6月 IT企業にて生産管理システムの開発などに従事。
2017年7月-現在 独立し、データ分析支援や、書籍の執筆などに従事。

■主要著書
・平均・分散から始める一般化線形モデル入門(2015)
・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(2018)
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書(2018)
・RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門(2019)
・R言語ではじめる プログラミングとデータ分析(2020)
・意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで(2021)

■専門・得意分野
・数理統計学の理論と応用
・統計的意思決定理論とオペレーションズ・リサーチ

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年7月12日(月) 10:30-16:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・録画行為は固くお断り致します。。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

セミナーポイント

■講座のポイント
 毎日の売り上げデータやセンサーのデータ、ログデータなど、時系列データが豊富に蓄積されるようになってきました。こういった時系列データを有効活用するための枠組みが時系列分析です。
 状態空間モデルは、近年注目されている時系列分析の手法です。データをトレンドや周期といった成分に分解できるため、人間にとって解釈がしやすいことが大きな特徴です。
 このセミナーでは、時系列分析の基礎理論を解説したうえで、カルマンフィルタを用いた線形ガウス状態空間モデルを学びます。また、R言語を活用して、分析を実行する手順もあわせて学びます。R言語に関しては、具体的な分析を講師のPCで実演することで、データ分析のイメージをつかんでいただきます。

■受講後、習得できること
・時系列分析の基礎理論と実際の分析作業のイメージ
・R言語を用いた時系列データの取り扱い
・状態空間モデルによる、時系列データの解釈と予測

セミナー内容

1.はじめに
2.時系列分析の基本
 2.1 時系列分析の概要
 2.2 時系列データが他のデータと違うところ
 2.3 時系列データの特徴
 2.4 統計モデルと時系列分析
3.状態空間モデルの基本
 3.1 状態空間モデルの概要
 3.2 ローカルレベルモデル
 3.3 カルマンフィルタの基本
 3.4 カルマンゲイン
 3.5 散漫初期化と散漫カルマンフィルタ
 3.6 平滑化
 3.7 尤度と最尤法
 3.8 カルマンフィルタの計算例
 3.9 カルマンフィルタの実装例
4.状態空間モデルの応用
 4.1 トレンドの構造
 4.2 平滑化トレンドモデル
 4.3 ローカル線形トレンドモデル
 4.4 周期性のモデル化
 4.5 基本構造時系列モデル
 4.6 外因性と回帰成分
 4.7 時変係数モデル
(質疑応答)

セミナー番号:AF210771

top

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.