科目の概要
時系列データの種類やその実世界における応用を踏まえ、時系列データ向けの様々な統計的手法を学ぶ。ARIMAやGARCHモデル等古くから広く使われるモデルだけでなく、近年注目されている因果推論に関連した手法やProphetやCausalImpact等、実用上重要な手法についても解説する。各手法の用途やツールの使い方だけでなく、その背後にある統計モデルの取り扱い、考え方や、パラメータの推定、推論のための手法についても触れていく。
科目情報
履修想定年次
3年次
単位数
2単位
開講Q
2Q、4Q
科目区分
選択
授業の方法
オンデマンド科目
評価方法
確認レポート 50% , 単位認定試験 50%
前提推奨科目
前提必須科目
後継推奨科目
科目コード
INF-3-C1-0204-011
到達目標
ドメインによって用途が多岐に渡る時系列データに対する統計的手法を広く俯瞰することによって、与えられた時系列データに対して仮説を立て、それに対応する適切な手法を選択、実際に自身で手を動かすことのできる実践的な分析スキルを獲得し、様々な時系列データに対応可能な統計的分析者としての基礎能力を養う。
教科書・参考書
- 沖本竜義『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』、朝倉書店、2010；清水昌平『統計的因果探索(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』、講談社、2017；SeanJ.Taylor他『Forecastatscale(https://peerj.com/preprints/3190.pdf)』PeerJPreprints、2017；KayH.Brodersen『InferringcausalimpactusingBayesianstructuraltime-seriesmodels(https://research.google/pubs/pub41854/)』、AnnalsofAppliedStatistics,vol.9、2015
授業時間外の学修
各回の講義内容は繰り返し見返し、各回二時間ほど復習を行ってください。また、次回の学習内容についてもあらかじめ不明な単語や前提となる知識をWebで調べるなどして各回二時間ほど予習を行ってください。
特記事項
順次公開予定
授業計画
第1回順次公開予定
第1回
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第2回順次公開予定
第2回
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第3回順次公開予定
第3回
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第4回順次公開予定
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第5回順次公開予定
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第6回順次公開予定
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第7回順次公開予定
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第8回順次公開予定
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第9回順次公開予定
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第10回順次公開予定
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