| 内容 | 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。 |
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| 目次 | 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 |
| 著者 | 平田祥人/著 陳洛南/著 合原一幸/著 |
| 出版日 | 20230426 |
| 出版社 | 東京大学出版会 |
| ISBN-13 | 9784130624640 |
| データ提供元 | openBD |
| 価格 | 3,520 詳細はこちら |
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