技術者に必要な統計の基礎と時系列データ解析への応用  <オンラインセミナー>

~ 基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例、時系列回帰、ARIMA、GARCHモデルの活用法 ~

・多くの例を用いながら技術者に不可欠な統計知識から時系列解析モデルのARIMA、GARCHモデルまで学び、実務で応用するための講座
・Rツールを用いて時系列データの実践的活用法を修得し、効率的なデータ解析へ応用しよう! 
・データ解析に必要不可欠な統計の基礎を初学者でも理解できるように解説いたします

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講師の言葉

 政治経済や商業、科学技術、等の多くの分野では、時間軸に順番に並んだデータがあります(時系列データ)。時系列データは過去を理解し将来を予測されるために解析されます(時系列解析)。
 時系列解析では傾向と季節変動の解析が重要ですが、それに加えて相関が重要な役割を果たします。適切な統計モデルを利用してこの相関を解析するのです。
 統計モデルを作り解析するには相応の数学的素養が必要でした。R言語を用いることで、モデルを作ったりデータを解析することが容易に出来るようになりました。本セミナーでもR言語を使って時系列解析を行います。
 本セミナーでは例を多く用いて基礎統計からARIMA、GARCHモデルまでを解説します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年07月02日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・データ分析、システム、ソフトほか関連企業の方
・時系列解析に興味のある方
予備知識 ・必須ではないですが、R言語とRstudioの予備知識があるとわかりやすいです
・基礎統計を解説しますので統計学の予備知識は不要です
修得知識 ・データ解析のための基礎統計
・時系列解析の基礎とRを使った解析法
プログラム

1.R言語による時系列データ
  (1).R言語入門
  (2).plot、傾向、季節変動
     例:飛行機の乗客の推移、失業率の推移、消費財と電力の推移、ポンドとNZドル、気候データ

2.基礎統計
  (1).記述統計(平均と分散)
  (2).分布(二項分布、正規分布、t分布、χ(カイ)二乗分布、F分布)
  (3).推定と検定
  (4).分散分析
  (5).回帰分析

3.相関 :傾向と季節変動解析後、より良い予測のために!
  (1).期待値
  (2).コレログラム
  (3).共分散

4.基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例
  (1).ホワイト・ノイズ
  (2).ランダム・ウォーク
  (3).自己回帰(AR、AutoRegressive)モデル

5.時系列回帰
  (1).線形モデル
  (2).定常過程
  (3).季節変動を伴う線形モデル

6.定常モデル:明らかな傾向や季節変動がない時のためのモデルと活用法
  (1).強定常系列
  (2).移動平均(MA、Moving average)モデル
  (3).コレログラム
  (4).混合モデル: ARMA

7.非定常モデル:傾向や季節変動がある時のためのモデルと活用法
  (1).非季節性ARIMAモデル
  (2).季節性ARIMAモデル(SARIMA)
  (3).ARCHモデル
  (4).GARCHモデル

キーワード 時系列データ 相関 期待値 コレログラム 共分散 ホワイト・ノイズ ランダム・ウォーク 自己回帰 時系列回帰 定常モデル 移動平均 ARMA ARCHモデル GARCHモデル
タグ 統計・データ解析データ分析R言語
受講料 一般 (1名):51,700円(税込)
同時複数申込の場合(1名):46,200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 小田急第一生命ビル(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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