日本からのトップレビュー

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  よゆのこ

  星5つ中5つ

  さっそく使っています

  2014年4月19日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

  Amazonで購入

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  綺麗な商品で助かりました。子供が大学の授業で使っています。ありがとうございました。

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  明日は億万長者

  星5つ中4つ

  確かに専門知識がないと読みにくいですが、読んでみる価値のある本

  2018年10月21日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

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  いろいろに場面で応用ができるように内容が書かれているので、最初の数章は読みやすいですし、図をみながらいろいろ悩んで学力を養うことができます。後半は読んでいて楽しいとは思いませんでした。

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  E.E_JP

  星5つ中2つ

  教科書です。

  2026年5月25日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

  Amazonで購入

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  実務では、使えません。

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  Amazon カスタマー

  星5つ中1つ

  入門？

  2024年7月25日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

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  数式から入ります。実務でデータサイエンスを使ってますが、冒頭からフーリエ変換が解説なしで出てきてそっと閉じました。この著者は他の本でも、「入門」とついていてもかなり高い数学的な素養を求められます。

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  J.S.エコハ

  星5つ中4つ

  時系列解析の現実問題への応用

  2010年8月16日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

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  『時系列解析入門』は昔の『時系列解析プログラミング』にモンテカルロ・フィルタの章を加えて、そのかわりにFortranのサンプル・コードのページを除いたもの（ちなみにサンプル・コードは今でも統計数理研究所の著者のウェブに公開されているはず）。私が持っている『時系列解析プログラミング』は使いすぎてもうボロボロになっている。このFortranのコードをPascal(Delphi)に移植しながら、時系列分析に目覚めていったのだった。カルマンフィルタやベクトル自己回帰モデルがちゃんと動いたときは感動した。これがあれば少なくとも時系列分析に関してはPcGiveやMatlab,S-Plusといった高価なアプリケーション・ソフトを買う必要はなくなる。

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  beta

  星5つ中3つ

  説明が駆け足で読みづらい。。

  2017年11月11日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

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  昔からある本なので定番かと思って買ってみましたが、説明が簡潔で式変形も省略気味なので読み進めるのがしんどかったです。著者が数学科の出身だけあって、厳密な記述が多いけど、いわゆる「厳密じゃないけど大まかな理解を助けるような説明・たとえ話」のたぐいが全然ないのが痛い。ちょっと気になった点をいくつか：

  　・あれっ、大事なことなのに説明してない、というのが時々ある。たとえば単位根検定について全然触れてない。ARMAモデルの定常性も、さらっと条件だけ書いてあるけど証明がない・・？教科書としてどうなのか・・。PARCORを使ったパラメータ推定についてやたらページを割いている一方で、そのPARCORの「直観的な意味」を何も書いてない（私は他の本で補いました）。

  　・ハウスホルダー変換（QR分解を著者はなぜかこう呼ぶ）を使ったパラメータ推定について詳しく書いてあるのだが、これは現代のような統計パッケージの発達した時代に必要なのか疑問。もっと概念的な説明が欲しかった。

  　・付録でカルマンフィルタの導出が簡潔に、ごく簡潔に書いてあるが、本文中では「付録を見よ」とは言わず、ただカルマンフィルタの定義を与えるだけ。なので「この本には導出がないのか？」と最初かなり焦った。

  　・モデル選択の基準としてAICを使いまくっているけど、たまに「AIC最小基準では○○○○が選ばれるが、実はこの場合はモデルの仮定が正しくないので、むしろ××××を選ぶべきである」みたいに突然言い出すので困る。そういう経験と勘を突然出されても・・。

  　・最後の方の章で、「PARCORの絶対値が1より小さければ定常」と突然言い出す。そんなの前の章でどこにも書いてないのに、「知ってるでしょ？」みたいに急に書かれても・・・。なんだかなあ。

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  Amazonのお客様。

  星5つ中2つ

  時系列解析入門の復習本？

  2015年9月30日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

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  本自体は、同著者の書籍「FORTRAN77 時系列解析プログラミング」からプログラムに関する記述をカットして、残りの部分を整理したもののようです。時系列解析の知識なしでいきなり理解することは困難です。あくまで時系列解析の基礎知識を知っている方向けと思われます。

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  カーマイン

  星5つ中2つ

  時系列解析の駆け足解説

  2013年9月25日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本

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  　著者は、統計数理研究所・所長（当時）。

  　時系列解析の目的を（１）記述（記述統計量を用いて時系列の特徴を簡潔に表現する）（２）モデリング（時系列モデルの作成）（３）予測（今後の変動を予測）（４）信号抽出（時系列から目的に応じた信号や情報を取り出す）と定義している。共分散関数、スペクトル、KL情報量、AIC、最小二乗法、ARMAモデリング、ARモデル推定、トレンド推定、季節調整モデル、モンテカルロ・フィルタなど幅広く触れられている。

  　確率統計とある程度の数学的素養は必須。数式だらけの難しい本なので。広く網羅している分、１つ１つの数式展開は駆け足。たとえば、相互共分散関数と相互相関関数についての説明は４ページしかないので、ある程度、知っている人でないと厳しいかもしれない。典型的な大学の教科書といったところ。

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