医療職からデータサイエンティストへ医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。モデルは、非線形な時系列データを含む幅広いタイプの時系列データを、統一的に扱えるとても便利な解析手法です。いざ学び始めると状態やシステム、カルマンフィルター、MCMC....などと言った初学者にはとっつきにくい用語が並び、実務応用までたどり着く前に疲弊してしまいます。ステップバイステップで学べるような3冊の書籍を紹介します。時系列解析全般のおすすめ書籍はこちらをご参照ください。RとStanで学ぶ理論と実装まずは、状態空間モデル概略を学ぶためにおすすめなこちらの書籍です。状態空間モデルを直感的に理解するにはこの書籍が一番わかりやすいでしょう。多くのサイト様でも紹介されており、著者の方が運営するサイトでも大枠は書かれていますが、本書ではさらに分かりやすく、詳細な内容になっています。状態空間モデルだけでなく基本的なARIMAモデルなどから順をおって書かれているので、これ一冊で時系列解析の大枠と実践法は網羅できるはず。本書の特徴は何といっても、ユーモアのある具体例と数式を極限まで使わない解説にあります。理解のしやすさを重視し、なんと数式での説明と数式の意味を日本語に置き換えての説明での両方で書かれているのが印象的でした。実務で使えるようになりたい、難しいことはわからないけど状態空間モデルを教えてください。―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルターこちらはさらに踏み込んだ内容になっています。私が特に感動したのは、その内容の濃密さです。背景理論の導出や、Rを使った実践応用におけるツールの使い方、結果の解釈法など、丁寧すぎる解説は他の書籍と比べて一線を画しています。後半では、StanやRパッケージを使ったかなり応用的なモデルまで扱いますので、この一冊があれば大抵の時系列データは扱えるようになるかと思います。本書ではベイズの立場をとっており、ベイズ統計の参考書としても使えます。こちらも古典的な時系列解析手法から順番に解説されていますので、より詳細かつ具体的に学びたい方はこの書籍から読み始めるのもよいかもしれません!Rを使わない人でも十分に読む価値はあります。(統計ライブラリー)こちらはベイズ的な観点から状態空間モデルを捉えて説明された本です。タイトルは少しいかついですが、中身はわかりやすく具体的な数値を入れての計算もあるため、検算ができるのがいいですね。本ブログでもこの書籍をもとに記事を書かせて頂きました。こちらの書籍でもベイズの観点から状態空間モデル捉えており、応用範囲も広がるかと思います。www.medi-08-data-06.work状態空間モデルは工学分野から発展したという背景もあり、制御工学の観点から解説がなされることが多いです。本書籍は線形モデルの背景から状態空間モデルの解説がなされているというのが特徴的です。見るまとめ状態空間モデルは汎用的な概念だけあって、その解説方法も千差万別です。連休中に気になっていた書籍を読み漁り、その中でもわかりやすい!!と筆者が勝手に感じた書籍を紹介させて頂きました。その他におすすめな書籍等あれば教えて頂けると幸いです。使って解説された書籍はほとんどない印象です.....)本記事が皆さまの学びのお役に立ちますように※本記事は、筆者個人の感想です。17:23Tweet関連記事2019-07-20facebookの時系列予測パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。学んだこと、日々の所感をまとめていきます。※本ブログは筆者が個人的に学んだこと感じたことをまとめたブログになります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。medi_data0826引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。