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基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター、Rで楽しむベイズ統計入門、統計ソフト「R」超入門 実例で学ぶ初めてのデータ解析 (ブルーバックス)、Rで統計を学ぼう! 文系のためのデータ分析入門、社会科学のためのデータ分析入門2018年05月12日 00時12分33秒

ASAHIネット(http://asahi-net.jp )のjouwa/salonから。
---
 以前、
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/04/18/8828910
ハイパフォーマンスなデータサイエンス向けプログラミング言語Julia:Juliaデータサイエンス、Beginning Julia Programming, Learning Julia, Julia Cookbook, Julia for Data Science, Mastering Julia, Getting Started with JuliaなどJulia本
--- ここから ---
 実は、Rの本の献本があったり、R本が出たり、この先、あれこれR本の紹介をする予定なんだけど、おれはひねくれ者だから、世間でメジャーなR本の紹介をする前に、Juliaという言語の本を紹介する。
--- ここまで ---
と書いて、もう1ヵ月近く経っているが、やっと書く。

関連:
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/04/29/8835798
ハイパフォーマンスなデータサイエンス向けプログラミング言語Juliaのこと、また続き。 Beginning Julia Programming
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/04/27/8834314
ハイパフォーマンスなデータサイエンス向けプログラミング言語Juliaのこと、続き。
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/04/18/8828910
ハイパフォーマンスなデータサイエンス向けプログラミング言語Julia:Juliaデータサイエンス、Beginning Julia Programming, Learning Julia, Julia Cookbook, Julia for Data Science, Mastering Julia, Getting Started with JuliaなどJulia本

■基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター
 まずは、「基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター」。
 著者の萩原淳一郎様。献本ありがとうございます。
 いまから30年くらい前の雑誌連載時からの、おれのファンだというので、以前も本を送ってくださって、今回もまた送ってくださった。
 ファンというのは、ありがたや、ありがたや。
 しかし、献本を頂戴したのは、2018年3月だから、もう2ヵ月も経つ。
 申し訳ございません。
 なあに、心配することはない。献本を頂戴してから、3カ月以上経っている本もある。\(^O^)/
 ばかー、開き直るな。
 すみません。ちょっと太郎ちゃん(麻生太郎財務大臣、副首相)の霊が降りてきてました。\(^O^)/

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4774196460/showshotcorne-22/
基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター (Data Science Library) 大型本 – 2018/3/23
萩原 淳一郎 (著), 瓜生 真也 (著), 牧山 幸史 (著), 石田 基広 (監修)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B07C8KS57M/showshotcorne-22/
基礎からわかる時系列分析―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ― Data Science Library Kindle版
萩原 淳一郎 (著), 瓜生 真也 (著), 牧山 幸史 (著), 石田 基広 (監修)

 技術評論社にある紹介。
http://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9646-6
基礎からわかる時系列分析

 ずっと積ん読だったわけじゃなくて、届いて、すぐにざっと読み始めた。
 第3章までは、割と楽勝。ここまでは、統計学の入門と、使う数学の復習。第4章も、おれでもなんとかなる。
 そうそう。フーリエ級数、フーリエ変換も出てきて、思い出した。
 大学のとき、電磁気学は安浦先生。いま、九大(九州大学)の副学長の安浦先生は、その息子さん。おれらが大学生のときに電磁気学を教えてくださったのは、当然ながら、お父さんの安浦先生。
 その安浦先生が、
「電磁気学で、何か1つだけ数学のツールを残すとしたら、何を残してほしいか」
という質問があったら、
「君らは、どう答える?」
との質問が、講義であった。
 安浦先生の答は、文句なくフーリエだって。フーリエ級数、フーリエ解析、フーリエ変換がないなんて考えられないって。
 それと、安浦先生は、
「君たち。あんまり頭がよすぎるのも、よくないよ。ぼくの友人は、頭がよすぎて、電磁気学を究めるには、インドの山奥に修業に行かないと真理に到達できないなんて言って、ほんとに失踪したままだからね」だって。
 とんでもない人がいたもんだ。
 おれは、レインボーマンと一緒に、インドの山奥で修業したけどね。\(^O^)/

 とんでもないといえば、フーリエも、とんでもないよね。
 (条件はあるにしても)あらゆる周期関数は、三角関数の組み合わせで表現できるなんて、言い出したわけでしょ。18世紀から19世紀、あの時代に、そんなことを言う奴なんて、どう考えても詐欺師。\(^O^)/
 もう1つ思い出した。ブール代数のブールもとんでもないよね。19世紀のころって、命題が真実か嘘か、さらには、そういう命題を組み合わせたら、どうなるんだって、みんな、自然言語、文章で考えていたと思うんだけど(間違っていたら、すみません)、ブールは、「そんなもん、1と0のビット演算でいいじゃん!」だもんね。どう考えても詐欺師。\(^O^)/

 本書に戻ると、第5章からが、本書のメインテーマである、状態空間モデルを使って時系列解析を始めるので、面白くなるところだろう。前述の技術評論社にある紹介に目次があるので、眺めてみてください。
 ウィーナフィルタ、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、MCMCなどなど、言葉だけでも興奮する。でも、おれの目と頭がついていかない。
 拾い読みはできるけど、何より、老眼で、目が見えなくなってきているから、プログラムリストも字が小さいし、数式も、ただでさえ字が小さい行列の要素やらなんやらにも、添え字が上も下も、もっとちっこい字でいっぱい付いてて、ハズキルーペしても、見えんわ。\(^O^)/
 ってなことがあって、積ん読になりました。\(^O^)/
 やってるネタは、気象データ、二酸化酸素濃度、ビールの生産高、任天堂の株価を分析してみたり、面白そうなんだよ。
 でも、目が見えん。(>_<)
 後述のように、以前から、気になっているのが、MCMC(Markov Chain Monte Carlo, マルコフ連鎖モンテカルロ法)。これの解説は第10章や第12章。
 モンテカルロ法で円の面積を求めることができるのを知ったのは、大学のときかな。
 めちゃくちゃに鉄砲を撃ったら、縁の面積がわかる。絶対、詐欺師と思いました。\(^O^)/
 コンピュータ囲碁も、モンテカルロ法を取り入れてから飛躍的に強くなったし、ランダムにいっぱいやると、いろいろわかるんですね。

 本書は実践的な解説なので、実際にデータをRで解析するための考え方、データの準備の仕方、Rでの操作、結果の解釈、精度を上げるためのテクニックなどがメインで、本文に数式は出てきても、その導出や証明は、付録にまとめてある。前述、さまざまなフィルタの数学的な導出などもそう。Rやよく使うライブラリのインストールや解説も付録にまとめてある。
 本書のタイトルにあるように、時系列分析を基礎から手を動かして理解していくには、よい本だろう。

 萩原淳一郎さんから、以前、送っていただいた本は、
http://iiyu.asablo.jp/blog/2013/05/21/6817039
萩原淳一郎 訳「Rによるベイジアン動的線型モデル」
で紹介した
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4254127960/showshotcorne-22/
Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー) 単行本 – 2013/5/8
G.ペトリス (著), S.ペトローネ (著), P.カンパニョーリ (著), 和合 肇 (監修, 翻訳), 萩原 淳一郎 (翻訳)

■データ解析のための統計モデリング入門
 おれ、MCMCという言葉を知ったのは、たしか、
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/05/21/6452016
データ解析のための統計モデリング入門、一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC、岩波「確率と情報の科学」シリーズ
で紹介した
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/400006973X/showshotcorne-22/
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 単行本 – 2012/5/19
久保 拓弥 (著)
だったと思う。
 もちろん、MCMCが何かなんて、全然理解してない。
 なぜなら、そこで書いたように、著者の久保拓弥先生は情報省のスパイだから、ご祝儀で買っただけ。\(^O^)/
 もう、6年も経っているのに、ご祝儀で買って積ん読のまま。\(^O^)/

■Rで楽しむベイズ統計入門
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4774195030/showshotcorne-22/
Rで楽しむベイズ統計入門[しくみから理解するベイズ推定の基礎] (Data Science Library) 大型本 – 2018/1/16
奥村 晴彦 (著), 瓜生 真也 (著), 牧山 幸史 (著), 石田 基広 (監修)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B07919W1YX/showshotcorne-22/
Rで楽しむベイズ統計入門[しくみから理解するベイズ推定の基礎] Data Science Library Kindle版
奥村 晴彦 (著), 瓜生 真也 (著), 牧山 幸史 (著), 石田 基広 (監修)

 技術評論社にある紹介。
http://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9503-2
Rで楽しむベイズ統計入門

■統計ソフト「R」超入門 実例で学ぶ初めてのデータ解析 (ブルーバックス)
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4065020492/showshotcorne-22/
統計ソフト「R」超入門 実例で学ぶ初めてのデータ解析 (ブルーバックス) 新書 – 2018/2/15
逸見 功 (著)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B079L4F4ZB/showshotcorne-22/
統計ソフト「R」超入門 実例で学ぶ初めてのデータ解析 (ブルーバックス) Kindle版
逸見功 (著)

 講談社にある紹介。
http://gendai.ismedia.jp/list/books/bluebacks/9784065020494
統計ソフト「R」超入門
には、目次もないけど、次で、サンプルデータがダウンロードできる。
http://bluebacks.kodansha.co.jp/books/9784065020494/appendix/
『統計ソフト「R」超入門』実例で学ぶ初めてのデータ解析

■Rで統計を学ぼう! 文系のためのデータ分析入門
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4502244112/showshotcorne-22/
Rで統計を学ぼう! 文系のためのデータ分析入門 単行本 – 2017/11/1
長島 直樹 (著), 石田 実 (著), 李 振 (著)

■社会科学のためのデータ分析入門
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/400061245X/showshotcorne-22/
社会科学のためのデータ分析入門(上) 単行本 – 2018/3/13
今井 耕介 (著), 粕谷 祐子 (翻訳), 原田 勝孝 (翻訳), 久保 浩樹 (翻訳)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4000612468/showshotcorne-22/
社会科学のためのデータ分析入門(下) 単行本 – 2018/4/24
今井 耕介 (著), 粕谷 祐子 (翻訳), 原田 勝孝 (翻訳), 久保 浩樹 (翻訳)

関連:
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/09/06/8671180
Hamilton「Time Series Analysis」、沖本竜義「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)」
http://iiyu.asablo.jp/blog/2014/09/22/7440565
Rによるモンテカルロ法入門、マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺、計算統計学の方法、データ解析のための統計モデリング入門、カーネル多変量解析、PRMLの新版のことも
http://iiyu.asablo.jp/blog/2013/05/21/6817039
萩原淳一郎 訳「Rによるベイジアン動的線型モデル」
http://iiyu.asablo.jp/blog/2013/01/09/6685523
高速文字列解析の世界、岩波岩波「確率と情報の科学」シリーズ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/05/21/6452016
データ解析のための統計モデリング入門、一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC、岩波「確率と情報の科学」シリーズ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2011/01/21/5644162
計量経済学、時系列分析の定番?James D. Hamilton「Time Series Analysis」

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