タイトルコード |
1000100060081 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
Rによるベイジアン動的線型モデル |
書名ヨミ |
アール ニ ヨル ベイジアン ドウテキ センケイ モデル |
叢書名 |
統計ライブラリー
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言語区分 |
日本語 |
著者名 |
G.Petris/著
S.Petrone/著
P.Campagnoli/著
和合 肇/監訳
萩原 淳一郎/訳
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著者名ヨミ |
G Petris S Petrone P Campagnoli ワゴウ ハジメ ハギワラ ジュンイチロウ |
著者名原綴 |
Petris Giovanni Petrone Sonia Campagnoli Patrizia |
出版地 |
東京 |
出版者 |
朝倉書店
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出版年月 |
2013.4 |
本体価格 |
¥4400 |
ISBN |
978-4-254-12796-6 |
ISBN |
4-254-12796-6 |
数量 |
10,258p |
大きさ |
22cm |
分類記号 |
417.6
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件名 |
時系列
数理統計学-データ処理
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注記 |
原タイトル:Dynamic linear models with R |
注記 |
文献:p247〜255 |
内容紹介 |
動的線型モデルによって統計的時系列分析を紹介することを目的に、ベイズ理論に基づいた状態空間モデルを説明し、時系列データのモデル化の方法とRでの実際例での応用をわかりやすく解説する。演習問題も収録。 |
著者紹介 |
デューク大学統計科学科で博士号を得て、アーカンソー大学数理科学科准教授。 |
目次タイトル |
1.はじめに:ベイズ推定に関する基本概念 |
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1.1 基本概念 1.2 単純な従属構造 1.3 条件付き分布の統合 1.4 事前分布の選択 1.5 線型回帰モデルにおけるベイズ推定 1.6 マルコフ連鎖モンテカルロ法 演習問題 |
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2.動的線型モデル |
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2.1 はじめに 2.2 簡単な例 2.3 状態空間モデル 2.4 動的線型モデル 2.5 パッケージdlmにおける動的線型モデル 2.6 非ガウス・非線型状態空間モデルの例 2.7 状態の推定と予測 2.8 予測 2.9 イノベーション過程とモデル検査 2.10 時不変DLMの可制御性と可観測性 2.11 フィルタ安定性 演習問題 |
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3.モデル特定化 |
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3.1 時系列分析の古典的なツール 3.2 時系列分析に対する一変量DLM 3.3 多変量時系列に対するモデル 演習問題 |
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4.パラメータが未知のモデル |
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4.1 最尤推定 4.2 ベイズ推定 4.3 共役ベイズ推定 4.4 シミュレーションに基づくベイズ推定 4.5 未知の分散 4.6 さらなる例 演習問題 |
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5.逐次モンテカルロ法 |
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5.1 基本的な粒子フィルタ 5.2 補助粒子フィルタ 5.3 未知パラメータがある場合の逐次モンテカルロ 5.4 おわりに |
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A.役に立つ分布 |
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B.行列代数:特異値分解 |