予測理論ここでは予測という観点から書かれた記事を載せています。フリーのデータ解析環境「R」を使った例も多く載せています。※統計基礎の内容を別の記事に移動しました。こちらから閲覧できます。予測に便利な統計の基本や、本ページの趣旨などについて書かれています。一般化線形モデル北大で行った統計勉強会の資料です。統計基礎~GLM(一般化線形モデル)までざっくり俯瞰したい人におすすめ。(GLS)について説明しています。時系列解析のおすすめ本の紹介です。Newcaretパッケージを使った機械学習法を時系列データに適用してみましたPythonによる時系列分析の基礎Rではありませんが、Pythonを使ってSARIMAモデルを推定して、予測をする方法を説明しました。Stanによる統計モデル:推測統計の基本から時系列分析までStanを使って自己回帰モデルを推定します。状態空間モデル関連のページなぜ状態空間モデルを使うのか状態空間モデルの良さについて簡単に説明しました状態空間モデル状態空間モデルのことはじめdlmの使い方Rで正規線形状態空間モデルを当てはめるローカルレベルモデルdlmパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめるカルマンフィルタの考え方カルマンフィルタと最尤法2個の連作記事です。カルマンフィルタをRのライブラリを使わないで実装してみました。季節とトレンドdlmパッケージを使って季節成分とトレンド成分の入った正規線形状態空間モデル(動的線形モデル)を当てはめて、予測を行うdlmによる時変形数モデルdlmパッケージを使って、「時間によって係数が変化する回帰モデル」を作ります。ベイズ+MCMCを使って状態空間モデルを推定する連作記事です。ベイズの定理から始めて、ローカルレベルモデルの推定までをやっつけます。状態空間モデルにはいろいろな推定方法があるので、その違いをまとめました。何か機械学習の基礎について簡単に説明しましたRによる機械学習:caretパッケージの使い方R言語を使って効率よく機械学習法を実装する方法として「caret」パッケージを使うやり方を解説しています。caretパッケージの使い方を覚えるだけで、多くの機械学習法を実装することができます。カオス時系列の基礎とニューラルネットワークカオス時系列の特徴とカオスの見分け方、そしてニューラルネットワークを使った予測の方法を記載しています。Newニューラルネットワークの基本的な考え方から、時系列データへの適用方法まで載せています。NewSVMの基本的な考え方とRでの計算方法を解説しています。Python機械学習Rではありませんが、Pythonという別のプログラミング言語を使って機械学習を実装する方法について書いています。Pythonの簡単な使い方:環境構築~データの読み込み~図示・モデル化Pythonの使い方について説明しています。これを読めば、環境構築から一般化線形モデルの推定まで一通り流すことができます。※記載内容の使用は自己責任でお願いします。バグやご意見等ございましたら、メール(logics.of.blue★gmail.com)にてお知らせください。technology.。