時系列分析（統計モデル編）

📅 【時系列分析（統計モデル編）】

コース概要

時系列分析は、市場動向、天気予報、財務時系列分析など、現実のさまざまな場面で不可欠な分析手法です。本コースでは、ARモデルからMAモデル、ARIMA、SARIMAモデルを中心に、古典的な統計モデルの理解からPythonでの実践までを網羅します。

このコースをとってもお得い！

• 古典的な統計モデルの強さ：データ数が少ない状況におい、古典的な統計モデルは機械学習方法よりも高い精度を実現することがあります。
• 広範囲の応用分野：金融業界、気象学、経済分析など、幅広い분野で活用できます。
• データサイエンスの基礎：データサイエンスを学んでいる方であれば、このコースは統計モデルに馴染えるところからの専門知識への手段になります。

講義内容 📚

1. 時系列データの基礎

• 時系列データの収集と前処理方法の導入
• 時系列データの特性と注意点

<2. AR過程

• ARモデルの理解と設定方法
• ARモデルの適用範囲と制限

<3. MA過程

• MAモデルの概念と構築
• MAモデルの適用と分析手法

<4. ARMA過程

• ARMAモデルの統合と特徴
• ARMAモデルの実装と評価

<5. 和分過程

• 季節性を持つARIMAモデル（SARIMA）の理解
• SARIMAモデルの構築と適用

<6. Pythonによる実践

• Pythonでの統計モデルの実装
• 実際のデータでのモデルの適用と結果解析

🎓 時系列分析の世界に一歩踏み出しましょう！ 本コースを通じて、古典的な統計モデルを用いた時系列予測の技術を身につけ、あなた自身とあなたが関わる分野での分析能力を大きく向上させます。実践によって学ぶこの機会はお見かけいたします。どうぞ、一緒に時系列分析の専門家へと成長していきましょう！