〜 相関関策と因果関係、統計分析モデル、非線形時系列解析、ニューラルネットワークと深層学習、非線形時系列予測と応用・例 〜
・非線形システムに焦点を当てた時系列解析と統計学を実務に活かすための講座
・時間的に変動するデータの分析技術および実務に役立つ時系列データ分析と応用例から修得し、異常診断や将来予測に活かそう！
時系列解析の基礎と非線形システム予測・診断への応用・例
講師の言葉
一定の時間間隔ごとに計測されて得られる時系列データは広範な分野で大規模に蓄積されています。
本セミナーでは、特に非線形システムに焦点を当てて、時系列解析と統計学の実際的運用に関する基礎を習得します。
時系列解析の応用範囲は実に広範であり、プラント管理、故障診断、システム制御、ファイナンス、経営診断、顧客動向分析、医療データ分析等々、デジタルデータの存在するところに応用対象が在ると言えます。
時系列解析は統計学の一部とも言えますので、時間的に変動するデータの分析技術を習得することは、統計学の基礎知識とその運用方法を学ぶことにもなるでしょう。
講義では時系列予測とその応用について事例を交て解説します。
ビッグデータ分析の実用化時代にとても役立つ知識です。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・データ分析に携わる方、興味のある方（分野を問いません） ・プラント管理、故障診断、システム制御、ファイナンス、経営診断、顧客動向分析、医療データ分析関連、ものつくり企業、公共機関、ソフトウェア関連企業関連、金融関連などのデータ解析にかかわる部門の方 |
| 予備知識 | ・特に必要としません、基礎からわかりやすく解説します |
| 修得知識 | ・統計学の基礎知識とその運用方法 ・システムの複雑な挙動に関する予測技術（人工知能を含む） ・時系列データからのシステム動力学分析技術と応用・例 ・時系列予測と応用事例 |
| プログラム |
１．時系列とは何か
（１）．決定論性と因果性
（２）．確率過程
（３）．相関関係と因果関係
２．統計学の基礎
（１） ．サンプル集団と母集団
（２） ．平均、分散、高次統計モーメント
（３）． 共分散、相関係数、自己相関関数
（４）． パワースペクトル
（５）． 統計分布モデル
（６）． 信頼性区間と統計検定
３．非線形時系列解析と応用・例
（１）． 埋め込み定理
（２）． 次元とリアプノフ指数
（３） ．情報エントロピーとその応用・例
（４）． Waylandテスト
（５）． サロゲート法
４．非線形時系列予測
（１）．ニューラルネットワークと深層学習
（２）．正則化ネットワーク
（３）．局所近似法
（４）．時系列予測について
５．応用事例
・プラント管理、故障診断、システム制御、ファイナンス、経営診断、顧客動向分析、
医療データ分析関連等
６．まとめと質疑応答 |
| キーワード | 時系列 統計学 統計分布モデル 非線形時系列解析 非線形時系列予測 ニューラルネットワーク 深層学習 |
| タグ | データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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