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時系列データの解析や予測において、状態空間モデルは非常に有用なツールです。このブログでは、状態空間モデルの概要から構造、そして2つの重要な構成要素である状態方程式と観測方程式について解説します。状態空間モデルの基礎的な理解を深めることで、...

データ分析において、時系列データを扱う際に欠かせない手法の一つが「差分変換」です。差分変換は、データの変動を明確化し、安定した解析を可能にするための重要な前処理です。本ブログでは、差分変換の概念、目的と効果、適用方法、具体例などを詳しく...

時系列データは、経済や環境、製造業、金融など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。時間の経過とともに変化するさまざまな現象を記録したこのデータから、未来の動向を予測したり、より良い意思決定を行うための情報を得ることができます。時...

時系列データは、ビジネスや経済、科学研究など様々な分野で活用されています。時間の経過とともに観測されたデータを分析することで、過去の傾向を把握し、将来を予測することができるからです。しかし、時系列データには独特の特性があり、適切な分析手...

時系列データを扱う際の重要な概念である「共和分」について、その定義から条件、関連する現象までを詳しく解説したブログを紹介します。時系列分析に携わる方は必見の内容となっています。 【1. 共和分とは】共和分（cointegration）とは、時系列分析にお...

投資やトレーディングに興味がある人は、ランダムウォーク理論について理解を深めることが重要です。この理論は株価の動きを説明する上で不可欠であり、市場の予測可能性や投資戦略の立案に大きな影響を与えています。今回のブログでは、ランダムウォーク...

統計分析において、見せかけの回帰は避けられない課題です。見せかけの回帰とは、実際には因果関係がないにもかかわらず、回帰分析の結果が有意な関係を示してしまう現象のことです。このブログでは、見せかけの回帰の概念、原因、回避策、そして危険性に...

時系列データの分析と予測は、様々な分野において重要な課題となっています。そんな中で、ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)は、高い予測精度と柔軟性から幅広く活用されている手法の一つです。本ブログでは、ARIMAモデルの概要から構造、適用事例...

近年、データ分析の重要性が高まる中、時系列データを効率的に分析する手法が注目されています。その中でも、MAモデル(移動平均モデル)は、過去のデータから将来の値を予測するための統計的手法として幅広く活用されています。本ブログでは、MAモデルの概...

時系列データをモデリングする際に、ARMAモデルは非常に有用な手法です。ARMAモデルはAR(自己回帰)モデルとMA(移動平均)モデルを組み合わせたものであり、過去のデータと過去の誤差を活用して未来の値を予測することができます。このブログでは、ARMAモデ...