マクロ経済変数や株価、為替レートなどの金融・経済データ、気温や気圧などの気象データ、地震記録などの地球・宇宙科学のデータ、脳波や心電図などの医学・生物データなど、われわれをとりまく実世界の現象から得られたデータはすべて不確定性を伴い、しかも互いに影響を及ぼし合いながら、ダイナミックに変動している。このようなダイナミックな現象を解明し、さらにその将来の変動を予測・制御しようとするのが時系列解析である。本書では、さまざまな時系列モデル、情報量規準、ベイズモデルの方法などについて最近の手法までを含め、簡潔な説明を行っている。
もくじ情報：１　序論；２　確率論的な基礎；３　確率過程の基礎概念；４　線形システムとフーリエ解析；５　スペクトル推定；６　予測とＡＲモデル；７　ＡＲＭＡモデルとスペクトル；８　統計的モデル構成とＡＩＣ；９　カルマンフィルター；１０　多変量時系列モデル；１１　フィードバックシステムの解析；１２　統計的制御；１３　ベイズモデル―非定常モデル；１４　非線形モデル；１５　点過程モデル