R言語による時系列データ分析【入門編】

概要

本講座は、統計学や機械学習に関する知識があまりない方(正規分布の基本的な性質は知っておく必要あり)を対象とし、時系列解析の基本的なモデルの理解とR言語による実装をできるようになってもらうこと を目的とした講座です。

講義は実際の金融データをR言語で時系列分析しながら、ハンズオン形式で進めます。

本講座の受講条件は、「R言語の基本的な操作を習得済みで、簡単なプログラムを一度でも書いたことがあること」とします。また実行環境はRstudioを用いますので事前にインストールをお願いいたします。 不安な方は、下記講座のどちらか片方以上の受講を済ませた上での受講をお勧めいたします。

・R言語データ分析入門
・データ分析のためのR言語文法講座

講座を通じて得られること

・時系列データ分析の基本の理解
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の理解
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルのR言語での実装体験
・上記各種モデル選択の方法

内容

1. はじめに
   ・時系列分析の目的
   

2. 基本用語の理解
   
・自己共分散、自己相関係数、偏自己相関、定常性
   


3. 時系列モデル
   
・ホワイトノイズ、MAモデル、ARモデル、ARMAモデル
   

4. モデルの選択
   
・情報量基準(AIC)
   


5. その他のモデルの紹介
   
・ARIMAモデル、GARCHモデル
   

※それぞれの項目に演習問題を用意しております。
※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・R言語の基礎文法を理解している方
・時系列データトレンド予測をR言語でしたい方
・これから為替や仮想通貨の変動予測をしたい方

講師

加藤翔
東京理科大学にて、ポートフォリオ最適化、景気動向指数の予測の研究に従事。最近の趣味はデータ分析で、DSコンペに積極的に参加している。

持ち物

・R・RStudioをインストール済みのPC

※講師はRではなく、「Rstudio」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧めします。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
・クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。

【当日払いの方】
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての発行は行えません)

受付・入場時間

開始の15分前から

※できる限り5分前までにお入りください。 ※途中参加も可能です。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。