Ａ.Rによる時系列解析入門【講義レベル：初級】

新型コロナウィルスの感染拡大防止の観点から、本講座の実施を当面見合わせることとなりました。
別日程にて開催する際は本Web ページおよびツイッターにてお知らせいたします。2020.3.27
本講座の実施を中止いたします。 2020.4.9
内　容
  • 内容
    時系列の図示／定常性／自己共分散関数／自己回帰(AR)モデル／自己回帰移動平均(ARMA)モデル／時系列の変換／時系列の予測／多変量自己回帰モデル：これらをフリーソフトウェアRで実行し、出力を理解できることを目標に解説を加える。講義内で行うデモに関してはソースコードを配布する。
    （※Rプログラムのデモ実行が講義中に行われる予定です。PC持参の方には、その場で同じコードを実行・確認して頂くことも可能ですが、個々の受講生に対する操作指南等のサポートはありませんので、予めご了承ください。）

  • 受講者に期待する予備知識やレベル
    相関、回帰、推定・検定等の基本的知識に基づき、重回帰分析の実行や結果の解釈が一通りできるレベルにあること。

  • 参考書
    北川源四郎「時系列解析入門」岩波書店, 2005年。

  • その他
    本講座(初級)では状態空間モデリングは扱わない。
講　師 川崎 能典(統計数理研究所)
日　時 中止となりました。