PyConJP 2016: pandasでの時系列処理についてお話させていただきました

pandas 時系列分析前処理

21日、22日と PyCon JP に参加させていただきました。ご参加いただいた皆様、スタッフの皆様ありがとうございました。資料はこちらになります。 pandas による時系列データ処理 pandas を使った時系列データの前処理と、statsmodels での時系列モデリングの…

2015-05-30

R で状態空間モデル: {dlm} の最尤推定を可視化する

R 時系列分析

{dlm} において、状態空間モデルが最尤推定される過程がみたい。以下内容の補足的なエントリ。 R で状態空間モデル: {dlm} の対数尤度計算について - StatsFragmentssinhrks.hatenablog.com 「状態空間時系列分析入門」では引き続き第8章に相当。状態空…

2015-05-28

R で状態空間モデル: 状態空間時系列分析入門を {rstan} で再現したい

時系列分析 R Stan

前の記事でもリンクさせていただいているが、サイト「状態空間時系列分析入門」をRで再現するでは以下のテキストを {dlm}, {KFAS} で再現されており非常にありがたい。これらのパッケージの使い方についてはリンク先を読めば困らない感じだ。自分も勉強…

2015-05-24

R で状態空間モデル: {dlm} で単変量モデルの状態空間表現を利用する

時系列分析 R

こちらの続きで、状態空間時系列分析入門の第8章の内容。 R で状態空間モデル: {dlm} の対数尤度計算について - StatsFragmentssinhrks.hatenablog.com 状態空間時系列分析入門作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koo…

2015-05-23

R で状態空間モデル: {dlm} の対数尤度計算について

R 時系列分析

状態空間モデルを扱う R パッケージである {dlm} では、モデルのパラメータ推定を最尤法で行なう。その際に使われる対数尤度の計算式はパッケージによって違いがあるようで、推定結果が自分の参照しているテキストとずれる。その違いを確かめたい。当該のテ…

2014-11-21

{flexclust} + DTW で時系列を k-means クラスタリングする

R 時系列分析

概要下の記事のつづき。下の記事では DTW (Dynamic Time Warping) 距離を使って階層的クラスタリングを行った。続けて、 DTW 距離を使って非階層的クラスタリング (k-means法) を試してみる。 stats::kmeans では任意の距離関数を利用することはできないた…

2014-11-16

{TSclust} ではじめる時系列クラスタリング

R 時系列分析

概要こちらで書いた動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を使って時系列をクラスタリングしてみる。ここからはパッケージ {TSclust} を使う動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を可視化する - StatsFragments {TSclust} のインストー…