学部後期課程
HOME 学部後期課程 数理手法VII
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため,URLやアカウントの記載は削除しております。
最終更新日:2022年9月16日

授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。

数理手法VII

時間とともに変化する対象を記録したデータが時系列である。時系列は、生体信号、地震波、インターネットログ、株価、センサーデータなど分野を超えて現れる。時系列から、その背後にある複雑な現象を理解し、予測、制御や意思決定を行う方法論が時系列解析である。この講義では、時系列の分析に必要となる、1. 可視化、2. 記述的分析、3. 統計モデルを用いた分析、を説明する。本講義では、厳密な理論よりも、分析やモデリングの基本アイデアとその適用例を中心に解説し、現実の時系列データに対して適切な分析ができるようになることを目標とする。
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO4147L1
FEN-CO4147L1
数理手法VII
小林 亮太
S1 S2
水曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
教室
工6号館 工61号講義室
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
工学部
授業計画
1. 時系列解析とその目的 2. 時系列の可視化 3. 自己相関・スペクトル解析 4. 時系列モデル (ARMAモデル) 5. 状態空間モデル 6. さらに進んだ話題 (非定常、非線形性の取扱い、点過程など)
成績評価方法
小テスト (60%) および 発表、レポート (40%) による。
教科書
Rによる時系列モデリング入門 北川源四郎 (岩波書店)、Hamilton D.J., "Time Series Analysis" Princeton Univ. Press.
参考書
特になし。自分の興味の持ったデータに時系列解析を使って解析してみることを勧める。
履修上の注意
基礎を固める(工学部共通)
その他
前提となる知識と項目:確率、統計の基礎的知識 (講義:基礎統計、参考書:統計学入門 (基礎統計学I)、東京大学教養学部統計学教室、東京大学出版会)、プログラミングの基礎的知識があると望ましいが必須ではない。