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時系列解析入門 単行本 – 2005/2/24
北川 源四郎
(著)
- ISBN-104000054554
- ISBN-13978-4000054553
- 出版社岩波書店
- 発売日2005/2/24
- 言語日本語
- 本の長さ265ページ
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登録情報
- 出版社 : 岩波書店 (2005/2/24)
- 発売日 : 2005/2/24
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 265ページ
- ISBN-10 : 4000054554
- ISBN-13 : 978-4000054553
- Amazon 売れ筋ランキング: - 175,397位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 141位微積分・解析
- カスタマーレビュー:
著者について
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2014年4月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
綺麗な商品で助かりました。子供が大学の授業で使っています。ありがとうございました。
2018年10月21日に日本でレビュー済み
いろいろに場面で応用ができるように内容が書かれているので、最初の数章は読みやすいですし、図をみながらいろいろ悩んで学力を養うことができます。後半は読んでいて楽しいとは思いませんでした。
2018年9月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容が重く、理解するのが難しかったです。上級者の方には良い本だと思います。
2015年9月30日に日本でレビュー済み
本自体は、同著者の書籍「FORTRAN77 時系列解析プログラミング」からプログラムに関する記述をカットして、残りの部分を整理したもののようです。時系列解析の知識なしでいきなり理解することは困難です。あくまで時系列解析の基礎知識を知っている方向けと思われます。
2010年8月16日に日本でレビュー済み
『時系列解析入門』は昔の『時系列解析プログラミング』にモンテカルロ・フィルタの章を加えて、そのかわりにFortranのサンプル・コードのページを除いたもの(ちなみにサンプル・コードは今でも統計数理研究所の著者のウェブに公開されているはず)。私が持っている『時系列解析プログラミング』は使いすぎてもうボロボロになっている。このFortranのコードをPascal(Delphi)に移植しながら、時系列分析に目覚めていったのだった。カルマンフィルタやベクトル自己回帰モデルがちゃんと動いたときは感動した。これがあれば少なくとも時系列分析に関してはPcGiveやMatlab,S-Plusといった高価なアプリケーション・ソフトを買う必要はなくなる。
2017年11月11日に日本でレビュー済み
昔からある本なので定番かと思って買ってみましたが、説明が簡潔で式変形も省略気味なので読み進めるのがしんどかったです。著者が数学科の出身だけあって、厳密な記述が多いけど、いわゆる「厳密じゃないけど大まかな理解を助けるような説明・たとえ話」のたぐいが全然ないのが痛い。ちょっと気になった点をいくつか:
・あれっ、大事なことなのに説明してない、というのが時々ある。たとえば単位根検定について全然触れてない。ARMAモデルの定常性も、さらっと条件だけ書いてあるけど証明がない・・?教科書としてどうなのか・・。PARCORを使ったパラメータ推定についてやたらページを割いている一方で、そのPARCORの「直観的な意味」を何も書いてない(私は他の本で補いました)。
・ハウスホルダー変換(QR分解を著者はなぜかこう呼ぶ)を使ったパラメータ推定について詳しく書いてあるのだが、これは現代のような統計パッケージの発達した時代に必要なのか疑問。もっと概念的な説明が欲しかった。
・付録でカルマンフィルタの導出が簡潔に、ごく簡潔に書いてあるが、本文中では「付録を見よ」とは言わず、ただカルマンフィルタの定義を与えるだけ。なので「この本には導出がないのか?」と最初かなり焦った。
・モデル選択の基準としてAICを使いまくっているけど、たまに「AIC最小基準では○○○○が選ばれるが、実はこの場合はモデルの仮定が正しくないので、むしろ××××を選ぶべきである」みたいに突然言い出すので困る。そういう経験と勘を突然出されても・・。
・最後の方の章で、「PARCORの絶対値が1より小さければ定常」と突然言い出す。そんなの前の章でどこにも書いてないのに、「知ってるでしょ?」みたいに急に書かれても・・・。なんだかなあ。
・あれっ、大事なことなのに説明してない、というのが時々ある。たとえば単位根検定について全然触れてない。ARMAモデルの定常性も、さらっと条件だけ書いてあるけど証明がない・・?教科書としてどうなのか・・。PARCORを使ったパラメータ推定についてやたらページを割いている一方で、そのPARCORの「直観的な意味」を何も書いてない(私は他の本で補いました)。
・ハウスホルダー変換(QR分解を著者はなぜかこう呼ぶ)を使ったパラメータ推定について詳しく書いてあるのだが、これは現代のような統計パッケージの発達した時代に必要なのか疑問。もっと概念的な説明が欲しかった。
・付録でカルマンフィルタの導出が簡潔に、ごく簡潔に書いてあるが、本文中では「付録を見よ」とは言わず、ただカルマンフィルタの定義を与えるだけ。なので「この本には導出がないのか?」と最初かなり焦った。
・モデル選択の基準としてAICを使いまくっているけど、たまに「AIC最小基準では○○○○が選ばれるが、実はこの場合はモデルの仮定が正しくないので、むしろ××××を選ぶべきである」みたいに突然言い出すので困る。そういう経験と勘を突然出されても・・。
・最後の方の章で、「PARCORの絶対値が1より小さければ定常」と突然言い出す。そんなの前の章でどこにも書いてないのに、「知ってるでしょ?」みたいに急に書かれても・・・。なんだかなあ。
2013年9月25日に日本でレビュー済み
著者は、統計数理研究所・所長(当時)。
時系列解析の目的を(1)記述(記述統計量を用いて時系列の特徴を簡潔に表現する)(2)モデリング(時系列モデルの作成)(3)予測(今後の変動を予測)(4)信号抽出(時系列から目的に応じた信号や情報を取り出す)と定義している。共分散関数、スペクトル、KL情報量、AIC、最小二乗法、ARMAモデリング、ARモデル推定、トレンド推定、季節調整モデル、モンテカルロ・フィルタなど幅広く触れられている。
確率統計とある程度の数学的素養は必須。数式だらけの難しい本なので。広く網羅している分、1つ1つの数式展開は駆け足。たとえば、相互共分散関数と相互相関関数についての説明は4ページしかないので、ある程度、知っている人でないと厳しいかもしれない。典型的な大学の教科書といったところ。
時系列解析の目的を(1)記述(記述統計量を用いて時系列の特徴を簡潔に表現する)(2)モデリング(時系列モデルの作成)(3)予測(今後の変動を予測)(4)信号抽出(時系列から目的に応じた信号や情報を取り出す)と定義している。共分散関数、スペクトル、KL情報量、AIC、最小二乗法、ARMAモデリング、ARモデル推定、トレンド推定、季節調整モデル、モンテカルロ・フィルタなど幅広く触れられている。
確率統計とある程度の数学的素養は必須。数式だらけの難しい本なので。広く網羅している分、1つ1つの数式展開は駆け足。たとえば、相互共分散関数と相互相関関数についての説明は4ページしかないので、ある程度、知っている人でないと厳しいかもしれない。典型的な大学の教科書といったところ。