内容紹介：時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたＲパッケージＴＳＳＳの使用法と解析例を新たに多数追加した。
時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたＲのパッケージＴＳＳＳの使用法と解析例を新たに多数追加した。
もくじ情報：時系列データの解析とその準備；共分散関数；スペクトルとピリオドグラム；モデリング；最小二乗法；ＡＲＭＡモデルによる時系列の解析；ＡＲモデルの推定；局所定常ＡＲモデル；状態空間モデルによる時系列の解析；ＡＲＭＡモデルの推定；トレンドの推定；季節調整モデル；時変係数ＡＲモデル；非ガウス型モデル；粒子フィルタ・平滑化；シミュレーション；付録Ａ　非線形最適化のアルゴリズム；付録Ｂ　レビンソンのアルゴリズムの導出；付録Ｃ　カルマンフィルタと平滑化のアルゴリズムの導出；付録Ｄ　粒子フィルタのアルゴリズム

北川　源四郎(キタガワ　ゲンシロウ)
１９４８年生まれ。１９７３年東京大学大学院理学系研究科数学専攻修士課程修了。現在、東京大学数理・情報教育研究センター特任教授。理学博士（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）