非線形時系列解析の基礎理論
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目次
著者紹介
気象や地震、金融・株式から医学的な現象まで、この世の中のさまざまな現象は、状態が時間とともに変化する。複雑に動く、このような時系列データ解析のための基礎理論を、第一人者がまとめる一冊。ビックデータ時代のいままさに必要とされる書籍である。
はじめに
第1章 非線形時系列解析とは
第2章 状態空間の再構成
第3章 時系列データのカオス的特徴
第4章 リカレンスプロット
第5章 記号力学的アプローチを使った時系列データ解析
第6章 非線形時系列解析における仮説検定
第7章 非線形予測
第8章 点過程時系列データ解析
第9章 因果性解析
第10章 状態遷移の予兆検知
第11章 高次元性、非定常性、確率論性への対処技術
第12章 多変数短期時系列データの非線形予測:ランダム分布埋め込み法と埋め込み空間の変換
おわりに
さらなる理解を深めるために
第1章 非線形時系列解析とは
第2章 状態空間の再構成
第3章 時系列データのカオス的特徴
第4章 リカレンスプロット
第5章 記号力学的アプローチを使った時系列データ解析
第6章 非線形時系列解析における仮説検定
第7章 非線形予測
第8章 点過程時系列データ解析
第9章 因果性解析
第10章 状態遷移の予兆検知
第11章 高次元性、非定常性、確率論性への対処技術
第12章 多変数短期時系列データの非線形予測:ランダム分布埋め込み法と埋め込み空間の変換
おわりに
さらなる理解を深めるために
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2023/04/20