時系列データの解析への誘い

コンピュータによる問題発見とモデル化の体験

Meiji University Kazuo Sakai - 明治大学 阪井和男

Email: sakai@isc.meiji.ac.jp
URL: http://www.isc.meiji.ac.jp/~sakai/

目次

1.理解に至る知的プロセス

 1.1 問題の設定
 1.2 問題意識から問題発見へ
 1.3 問題発見とモデル化
 1.4 モデルのシミュレーション
 1.5 モデルの検証

2.時系列データとは

 2.1 時系列データのさまざま
 2.2 分かりやすいサンプル時系列の例
 2.3 時系列データの特徴抽出
 2.4 分かりにくいサンプル時系列の例

3.問題発見とモデル化

 3.1 なぜモデルは必要か
 3.2 問題意識から問題発見へ
 3.3 仮説の立案
 3.4 モデルの構築
 3.5 モデルの検証

4.モデルのシミュレーション

 4.1 因果関係モデルのシミュレーション
 4.2 シミュレーション結果の検証
 4.3 シミュレーション結果の評価

A.モデル時系列の裏話

 A.1 ランダムな秩序のない時系列
 A.2 カオスと秩序
 A.3 昆虫の個体数の変動とカオス
 A.4 カオスの基本原理
 A.5 カオスがもたらした自然観

Meiji University  Kazuo SAKAI - 明治大学 阪井 和男
Homepage:  http://www.isc.meiji.ac.jp/~sakai/
E-Mail:  sakai@isc.meiji.ac.jp