Excelで学ぶ時系列分析と予測 [[Excelデマナブジケイレツブンセキトヨソク]] |
Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2006.11 |
Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
Soggetto topico |
経済予測 -- データ処理
時系列 統計 -- データ処理 |
ISBN | 4-274-80111-X |
Classificazione |
331.19
417.6 |
Formato | Materiale a stampa ![]() |
Livello bibliografico | Monografia |
Lingua di pubblicazione | jpn |
Nota di contenuto |
表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1部 時系列分析(解説編) -- 第1章 時系列分析とは -- 1.1 時系列分析とは何か -- 1.2 時系列データの4つの基本パターン(変動要因) -- 1.2.1 時系列データの4つの変動要因 -- 1.2.2 時系列データの組み合わせモデル -- 1.3 時系列グラフの描き方 -- 1.4 季節調整 -- 1.4.1 12ヶ月移動平均 -- 1.5 本書で紹介する時系列分析手法 -- 第2章 単回帰分析 -- 2.1 1次式による近似 -- 2.1.1 単回帰分析 -- 2.1.2 相関係数 -- 2.2 対数近似 -- 2.3 べき乗近似 -- 2.4 指数近似 -- 第3章 重回帰分析 -- 3.1 重回帰分析 -- 3.1.1 最適な回帰式を求める手順 -- 3.1.2 時系列データを対象とした重回帰分析の例 -- 3.2 2次式による近似 -- 3.3 多項式による近似 -- 3.4 自己回帰モデル -- 3.5 数量化理論I類 -- 第4章 成長曲線 -- 4.1 成長曲線とは -- 4.2 ソルバーの活用 -- 4.3 ロジスティック曲線 -- 4.4 ゴンペルツ曲線 -- 4.5 遅れS字曲線(遅延S字型モデル) -- 第5章 従来の予測手法 -- 5.1 差の平均法 -- 5.1.1 差の平均法とは -- 5.1.2 実際のデータをExcelで予測する -- 5.2 指数平滑法 -- 5.2.1 指数平滑法とは -- 5.2.2 実際のデータをExcelで予測する -- 5.2.3 α値について -- 5.3 ブラウン法 -- 5.3.1 ブラウン法とは -- 5.3.2 実際のデータをExcelで予測する -- 5.3.3 最適なα値の求め方 -- 5.3.4 ブラウン法が得意・不得意とするデータ -- 5.3.5 百貨店の売上高の予測事例 -- 5.4 移動平均法 -- 5.4.1 移動平均法による予測とは -- 5.4.2 実際のデータをExcelを使用して移動平均法で予測値を求める -- 5.4.3 Excelのグラフ機能を用いて移動平均線を求める -- 第6章 最近隣法 -- 6.1 最近隣法とは -- 6.2 実際のデータを最近隣法で予測する -- 6.2.1 データを準備する -- 6.2.2 最近隣法による予測値の算出 -- 6.3 予測算出における工夫--黄金分割比の採用 -- 6.4 Excelで作る最近隣法計算シート -- 6.5 最近隣法を適応しにくいケース -- 第7章 灰色理論 -- 7.1 灰色理論とは -- 7.2 実際のデータをExcelで予測する -- 7.3 灰色理論が適応しにくいケース -- 第2部 具体的データによる予測事例 -- 第8章 単回帰分析による予測 -- 8.1 手法の整理 -- 8.1.1 Excelの散布図での近似直線の挿入 -- 8.1.2 Excelの分析ツールの「回帰分析」の利用 -- 8.1.3 ExcelのFORECAST関数の利用 -- 8.1.4 Excelの計算シートの利用 -- 8.1.5 対数近似、べき乗近似、指数近似の方法の整理 -- 8.2 道路の面積データの予測事例 -- 8.3 広告総額データの予測事例 -- 第9章 重回帰分析による予測 -- 9.1 手法の整理 -- 9.1.1 Excelの「散布図」での近似曲線の挿入(ただし多項式近似のみ) -- 9.1.2 Excelの分析ツール「回帰分析」の利用 -- 9.2 広告総額データの予測事例 -- 9.3 農林業就業者データの予測事例 -- 9.4 数量化理論I類を利用した農林業就業者データの予測事例 -- 9.5 繊維業界の使用電力量データの予測事例 -- 第10章 成長曲線による予測 -- 10.1 プログラムの累積バグ数の予測事例 -- 10.2 セミナーの受講申込数の予測事例 -- 第11章 最近隣法による予測 -- 11.1 市場の需要額の予測事例 -- 11.1.1 予測の目的とデータの準備 -- 11.1.2 計算シートによる予測値の算出 -- 11.2 スーパーの販売点数の予測事例 -- 11.2.1 予測の目的とデータの準備 -- 11.2.2 自動計算シートによる予測値の算出 -- 第12章 灰色理論による予測.
12.1 ショッピングセンターのテナント賃料の予測事例 -- 12.1.1 予測の目的とデータの準備 -- 12.1.2 計算シートによる予測値の算出 -- 12.2 ある量販店の来期の売上予測事例 -- 12.2.1 予測の目的とデータの準備 -- 12.2.2 計算シートによる予測値の算出 -- 第13章 予測精度を上げるための工夫 -- 13.1 相似法の事例 -- 13.1.1 相似法とは -- 13.1.2 実際のデータをExcelで予測する -- 13.2 分解法の事例--24ヶ月の売上高から今後の売上高を予測する -- 13.2.1 グラフによる視覚化 -- 13.2.2 分散分析による統計的解析 -- 13.2.3 回帰分析による予測 -- 13.3 最適適応法の事例 -- 13.3.1 最適適応法とは -- 13.3.2 実際のデータを最適適応法で予測する -- 13.3.3 予測手法の最終評価 -- 索引 -- 奥付. |
Altri titoli varianti | 時系列分析と予測 : Excelで学ぶ |
Record Nr. | UNINA-9910148976703321 |
東京, : オーム社, 2006.11 | ||
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Rによる統計的検定と推定 [[Rニヨルトウケイテキケンテイトスイテイ]] |
Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2012.5 |
Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
Soggetto topico |
検定(統計学) -- データ処理
推計学 -- データ処理 |
ISBN | 4-274-80175-6 |
Classificazione | 417.6 |
Formato | Materiale a stampa ![]() |
Livello bibliografico | Monografia |
Lingua di pubblicazione | jpn |
Nota di contenuto |
表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章 Rの基礎知識 -- 1.1 Rの基本 -- 1.1.1 Rとは -- 1.1.2 Rのインストール -- 1.1.3 パッケージの追加 -- 1.2 データの準備 -- 1.2.1 計算式の代入 -- 1.2.2 データの入力 -- 1.2.3 データフレームの作成 -- 1.2.4 データファイルの読み込み -- 1.2.5 Excelファイルの読み込み -- 第2章 統計的検定入門 -- 2.1 検定と推定の考え方 -- 2.1.1 仮説検定の概要 -- 2.1.2 検定の種類 -- 2.1.3 検定の選択 -- 2.2 検定の実際例 -- 2.2.1 母平均に関する検定 -- 2.2.2 母割合に関する検定 -- 第3章 Rによる検定と推定の実践 -- 3.1 1つの平均値(母標準偏差未知) -- 例題 1つの平均値 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.2 2つの平均値(等分散仮定あり) -- 例題 母分散が等しい2つのグループの母平均比較 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.3 2つの平均値(等分散仮定なし) -- 例題 母分散が異なる2つのグループの母平均比較 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.4 2つの平均値(対応あり) -- 例題 2つのグループ(対応あり)の差 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.5 2つの分散 -- 例題 2つのグループの分散比較 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.6 3つ以上の分散 -- 例題 3つ以上のグループの母分散比較 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.7 一元配置分散分析 -- 例題 一元配置分散分析 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.8 二元配置分散分析(繰り返しなし) -- 例題 二元配置分散分析(繰り返しなし) -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.9 二元配置分散分析(繰り返しあり) -- 例題 二元配置分散分析(繰り返しあり) -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.10 相関分析 -- 例題 無相関の検定 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.11 1つの割合 -- 例題 1つの母割合 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.12 2つの割合 -- 例題 母割合の差 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 3.13 クロス集計表(分割表) -- 例題 クロス集計表 -- 検定の手順 -- Rの操作 -- 検定の結果 -- 関数の中身 -- 第4章 ノンパラメトリック検定 -- 4.1 ノンパラメトリック法の概要 -- 4.1.1 ノンパラメトリック法の適用 -- 4.1.2 検定の種類 -- 4.2 ノンパラメトリック法の実際 -- 4.2.1 ウィルコクスンの順位和検定 -- 4.2.2 ウィルコクスンの符号つき順位検定 -- 4.2.3 ムッド検定 -- 4.2.4 クラスカル-ウォリス検定 -- 4.2.5 フリードマン検定 -- 4.2.6 マクネマー検定 -- 4.2.7 シャピロ-ウィルク検定 -- 4.2.8 Rのノンパラメトリック検定関数 -- 第5章 多重比較 -- 5.1 多重比較の概要 -- 5.1.1 分散分析と多重比較 -- 5.1.2 多重比較の方法 -- 5.2 多重比較の実際 -- 5.2.1 テューキーのHSD法 -- 5.2.2 ボンフェローニ法とホルム法 -- 5.2.3 ダネット法 -- 第6章 検定の検出力 -- 6.1 検出力の概要 -- 6.1.1 検出力の考え方 -- 6.1.2 検出力の計算 -- 6.2 検出力の実際 -- 6.2.1 母平均に関する検定 -- 6.2.2 2つの母平均の差に関する検定 -- 6.2.3 対応のある2つの母平均の差に関する検定 -- 6.2.4 一元配置分散分析 -- 6.2.5 割合に関する検定.
付録A Excelによる検定 -- A.1 2つの平均値の差の検定 -- A.2 対応のある2つの平均値の差の検定 -- A.3 2つの分散の比の検定 -- A.4 一元配置分散分析 -- A.5 二元配置分散分析(繰り返しなし) -- A.6 二元配置分散分析(繰り返しあり) -- 付録B R関連の便利ツール -- B.1 Rcmdr(Rコマンダー) -- B.2 RExcel -- 付録C Rを用いたシミュレーション的学習 -- C.1 正規乱数 -- C.2 検定のシミュレーション -- 付録D Rによるブートストラップ法と区間推定 -- D.1 リサンプリング法による標準誤差の推定 -- D.2 ブートストラップ法の実際 -- 索引 -- 例題索引 -- 奥付. |
Record Nr. | UNINA-9910148974103321 |
東京, : オーム社, 2012.5 | ||
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ベイジアンネットワーク / / 植野真臣著 |
Pubbl/distr/stampa | 東京, : コロナ社, 2013.7 |
Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
Soggetto topico |
推計学
グラフ理論 |
ISBN |
4-339-16103-9
4-339-26103-3 |
Classificazione | 417.6 |
Formato | Materiale a stampa ![]() |
Livello bibliografico | Monografia |
Lingua di pubblicazione | jpn |
Record Nr. | UNINA-9910149130103321 |
東京, : コロナ社, 2013.7 | ||
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現役東大生が書いた地頭を鍛えるフェルミ推定ノート : 「6パターン、5ステップ」でどんな難問もスラスラ解ける! / / 東大ケーススタディ研究会著 |
Edizione | [オーディオブック] |
Pubbl/distr/stampa | 東京, : 東洋経済新報社, 2009.10 |
Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
Soggetto topico | 推計学 |
ISBN | 4-492-91694-6 |
Classificazione | 417.6 |
Formato | Materiale a stampa ![]() |
Livello bibliografico | Monografia |
Lingua di pubblicazione | jpn |
Altri titoli varianti |
地頭を鍛えるフェルミ推定ノート : 現役東大生が書いた
現役東大生が書いた地頭を鍛えるフェルミ推定ノート : 6パターン5ステップでどんな難問もスラスラ解ける |
Record Nr. | UNINA-9910149114103321 |
東京, : 東洋経済新報社, 2009.10 | ||
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