時系列分析入門

本講義では、時間に伴って変化するデータを分析する時系列分析を学びます。 時系列分析は、株価・電力需要・感染者数などの将来予測に利用されているほか、マーケティングにおける広告効果の検証にも活用されています。

座学では、時系列データの概要や特徴から説明し、ARMAモデルに代表される古典的なモデルから、古典的モデルよりも表現能力の高い状態空間モデルについて解説します。また、状態空間モデルのパラメータ推定に利用されるベイズ推定およびMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）についても、基礎から理論を説明します。

ハンズオンでは、古典的モデルおよび状態空間モデルをPythonで実装します。また、Stanを使ったMCMCの実装方法についても紹介します。