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イベント時系列解析入門 （統計スポットライト・シリーズ）
著者 小山 慎介 （著）,島崎 秀昭 （著）,島谷 健一郎 （編集幹事）,宮岡 悦良 （編集幹事）
感染症、地震、ＳＮＳ上の投稿など、自然や社会の様々な現象がイベント（事象）として記録される。時間の経過とともに発生するイベントの系列をモデル化し分析する方法を、点過程と状...
イベント時系列解析入門 （統計スポットライト・シリーズ）
税込
2,860
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商品説明
感染症、地震、ＳＮＳ上の投稿など、自然や社会の様々な現象がイベント（事象）として記録される。時間の経過とともに発生するイベントの系列をモデル化し分析する方法を、点過程と状態空間モデルを主なツールとして提供する。【「TRC MARC」の商品解説】
【感染症からSNS投稿まで！ 時系列現象の解析ツール】
統計スポットライト・シリーズの第6巻。感染症や地震、SNSの投稿といった自然現象や社会現象を時系列のイベントととらえ、その起き方をモデル化して各現象の解析や将来予測につなげる主な手法に「点過程」と呼ばれる確率過程と「状態空間モデル」がある。
本書は主に点過程について、大学初年度で学ぶ数学知識のみで理解できるよう解説した入門書であり、状態空間モデルについても概略を述べる。その応用として、COVID-19の感染拡大/ 収束の指標値を推定する方法についても紹介。イベント解析手法を身に付けたい初学者の方は必読！【商品解説】
目次
- 1 イベント時系列の記述
- 1.1 イベント時系列とは
- 1.2 イベント時系列の表現
- 1.3 記述統計
- 1.4 データの記述から統計モデリングへ
- 2 一様ポアソン過程
- 2.1 一様ポアソン過程の性質：無記憶性
- 2.2 なぜ一様ポアソン過程が大事なのか
- 2.3 ポアソン分布：一定時間内のイベントの個数
著者紹介
小山 慎介
- 略歴
- 〈小山慎介〉統計数理研究所准教授。
〈島崎秀昭〉京都大学准教授。
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