自己回帰モデル

統計検定準1級にに3回目の挑戦で合格できました。 今回は試験を受けるまでに参考にした書籍をまとめます。 公式テキスト類 これは外せないですね。まずこれをやって、全体感を掴みましょう。 ワークブックの方は膨大な範囲を1冊に収めている関係で、1回読んだだけで理解するのはなかなか骨が折れると思います。 私は途中でKaggleのコンペに出たり、スクラムマスターの資格を取ったりと色々他にも手を出しながらだったので、読み終わるのに1年近くかかりました。 ワークブックの内容をある程度理解したら後述の過去問に移って、わからないところが出てきたらこちらのテキストに戻る、ぐらいの進め方が良さそうです。 日本統計学…

寒い。 ほんとに。 ほんとに寒い。 あの夏の暑さはいったい何だったのか。 寒さに加えて小雨。 小雨が原因の農作物収穫量減。 起きている。 何かが。 何かが起きている。 私はそう思う。 もう起きてしまったのか？ もう戻らないのだろうか。 人新世の時代。 もう戻れないのだろうか。 このような思考回路を巡らしたくなるような寒さ。 【目次】 ChatGPT で時系列解析 時系列解析とは？ 時系列解析のモデル 1. 移動平均モデル (MA: Moving Average) 2. 単純指数平滑法 (SES: Simple Exponential Smoothing) 3. 自己回帰モデル (AR: Aut…

Index Index 尤度ベースモデル 参考 尤度ベースモデル 生成モデルの学習方法の一つ. 生成モデル / Generative Model #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com 与えられたデータ の生成確率 を尤度として、 訓練データの尤度が最も大きくなるパラメータ を求めることで、パラメータを推定する. 最尤推定 yhayato1320.hatenablog.com 訓練データセット の尤度は、データが互いに独立にサンプリングされているので、 各データの尤度の積として定義される. 最適化問題として扱いやすいように、その対数をとった対数尤度 は、 と定義される…

初めに G検定、E資格は、日本ディープラーニング協会が実施するディープラーニングに関する検定、資格になります。本記事では、この二つの検定、資格についてまとめます。

先日、こちらのポストをお見かけしました。AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当…

1.やりたいこと 2.VAR（ベクトル自己回帰）モデル 3.グレンジャー因果性 4.インパルス応答解析 5.NIKKEI225とS&P500の因果探索(Pythonでの実装) 5.1.データの用意 5.2.定常性の確認 5.3.VARモデルの構築 5.4.グレンジャー因果性の統計的仮説検定 5.5.インパルス応答解析 5.5.1 非直行化インパルス応答解析 5.5.2 直行化インパルス応答解析 6.参考 1.やりたいこと 日経平均株価(NIKKEI225)はS&P500と相関があることはよく知られた話である。 今回、多変量の時系列データ分析を扱う際に使用されるVAR（ベクトル自己回帰）モデルを…

驚異的な精度を誇る自己回帰モデルのFX自動売買システムは、最新のデータ分析技術を駆使して開発されたものです。このシステムは、過去の市場の動きやトレンドパターンを学習し、将来の価格変動を予測する能力を持っています。自己回帰モデルは、時系列データの特徴を捉え、前の時点のデータを元に現在のデータを予測するモデルです。これにより、市場の動向に関する洞察を得ることができます。そして、その予測結果をもとに、自動的に取引を行うことができるのがFX自動売買システムの特徴です。このシステムは、多くの投資家やトレーダーに対して驚異的な利益をもたらしています。なぜなら、自己回帰モデルは過去の情報に基づいて予測を行う…

この記事は個人ブログと同じ内容です www.ritolab.com // 時系列分析の基礎を確認しつつ、「データの確認・理解」「定常データへの変換」「モデル構築（ARIMA, SARIMA）」と一連の時系列分析の流れを実施し、時系列データの未来予測を行っていきます。 時系列分析とは 時系列分析は、時間的な順序で取られたデータ（＝時系列データ）の特性やパターンを分析し、過去の振る舞いから将来の振る舞いを予測するための統計的手法です。 時系列データとは 時系列データは、一定の時間間隔（日次、週次、月次など）で観測されたデータポイントから構成されるデータです。 このような時系列データは、経済・株価・…

今回はこの論文を読みました。細かい数式は追えていないけど、お気持ちは理解できたはず。 宮崎 慧, 星野 崇宏, 階層ベイズ動的モデルによるブランドスイッチングの分析：グレンジャー因果性検定の利用, マーケティング・サイエンス, 2013 モデルの全体像 数値実験 感想 モデルの全体像 複数ブランドの消費者行動間の因果関係について分析したもので、消費者セグメントレベルでの異質性も入れている。また、因果関係とは言ってもグレンジャー因果なので少し注意。 これがモデルの全体像なのだが、階層部分に消費者のクラス分類モデルが入っているのが面白い。 実務でone-to-oneの異質性考えると到底MCMCが回…

ここ数年の自然言語処理 AI のブレークスルーを体現したのが ChatGPT である。応答としては「教科書的」だし、正しくない応答をするといった問題もあるが、大規模言語モデル（GPT-3.5）を基盤として、人間との自然な対話を実現していることは本当に凄い。GPT = Generative Pre-trained Transformer という名の通り、Transformer というアーキテクチャのディープ・ニューラルネットワークで事前学習された（pre-trained）、生成（generative）AI である。 muranaga.hatenablog.com ここ数ヶ月は、ChatGPT に…

2023年5月22日に『pythonではじめる会計データサイエンス』が出版されました。Pythonではじめる 会計データサイエンス作者:稲垣 大輔,小澤 圭都,野呂 祐介,蜂谷 悠希中央経済社Amazon マインドマップによる整理 （TBD） 目次の俯瞰 Pythonではじめる 会計データサイエンス 第１部 会計データサイエンスの基礎知識 第１章 会計データサイエンスの準備体操 本章の目的 データサイエンスとは何か データサイエンティストのスキルセット 会計分野におけるデータサイエンス 会計データサイエンスの3要素 普段の業務でデータサイエンスを実践するために まとめ 第２章 Python入門…

On the Origin of Hallucinations in Conversational Models:Is it the Datasets or the Models? aclanthology.org ©2022 Association for Computational Linguistics License: Creative Commons Attribution 4.0 International License(CC-BY) 本記事は、原著の内容に基づき筆者が要約または翻訳したものです。以下の図は、そこから引用しています。 This article is my summ…