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目次

マルチエージェントのためのデータ解析

マルチエージェントのためのデータ解析 (マルチエージェントシリーズ)

  • 和泉 潔(共著)/ 斎藤 正也(共著)/ 山田 健太(共著)
  • 1章 データ解析とエージェントシミュレーション
    • 1.1 大規模データ解析から社会動向が予測可能か
    • 1.2 シミュレーションが必要なわけ
    • 1.3 システムの分類
  • 2章 軌跡データと移動シミュレーション
    • 2.1 データ分類による社会現象モデルの作成
    • 2.2 クラスタ分析による移動軌跡マイニング
    • 2.3 子供の室内転倒事故予防シミュレーション
    • 2.4 手術室内ワークフローシミュレーション
  • 3章 購買データとマーケティングシミュレーション
    • 3.1 動的開放システムのモデル構築
    • 3.2 マーケティングシミュレーション
  • 4章 時系列モデルの基礎と金融市場データへの適用
    • 4.1 イントロダクション
    • 4.2 金融市場に見られる代表的経験則
    • 4.3 ランダムウォーク
    • 4.4 自己回帰(AR)モデルとそのパラメータ推定方法
    • 4.5 ARCH,GARCHモデル
  • 5章 パンデミックシミュレーションとデータ同化
    • 5.1 感染症数理モデリング
    • 5.2 個人ベースシミュレーション
    • 5.3 事例紹介
  • 6章 可能世界ブラウザとしてのエージェントシミュレーション
    • 6.1 データ解析とエージェントシミュレーションの統合の3段階
    • 6.2 ステップA:マクロデータの再現
    • 6.3 ステップB:ミクロデータに基づく行動モデル構築
    • 6.4 ステップC:過去データにない新エピソードの発見
    • 6.5 実データ解析とシミュレーションとの統合の可能性
    • 6.6 おわりに

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