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日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•5日前

時系列分析にRで挑戦④：定常性の確認ーNTT株価を素材にしてー

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 はじめに 定常過程とは何か：定常過程の定義 期待値が一定 分散が一定 自己共分散は時間差（ラグ）だけで決まる なぜ定常性が重要なのか？ 可視化して確認する 差分を取ると安定して見える では、本当に定常なのか？ ADF検定の結果 一応のまとめ：ADF検定で分かること、分からないこと 参考文献 はじめに 前回*1までに、トレンド・季節性・周期性・自己相関を確認した。 mnoguti.hatenablog.…

#R#時系列分析#定常性#NTT株価

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日々の記録 (Taglibro)•22日前

『アート・オブ・機械学習』第12章まで

『アート・オブ・機械学習』は第12章まで読了しました。 www.kyoritsu-pub.co.jp 12.2.2 p.265の例題ですが、第11章での修正に加え、qeMLのUtils.Rを以下のように修正すると動作しました。 462c462 < res <- reshape(x, c(nrow(x), nrw, ncl, nch)) --- > res <- keras3::array_reshape(x, c(nrow(x), nrw, ncl, nch)) 第11〜12章は、『RとKerasによるディープラーニング』に詳しいです。 www.oreilly.co.jp ただ、こちらも201…

#R
日々の記録 (Taglibro)•22日前

『アート・オブ・機械学習』第11章の修正

『アート・オブ・機械学習』第11章、kerasまわりでエラーになるところですが、kerasではなくkeras3を使うようにしたのと、optimizer_rmspropの引数のlrをlearning_rateに修正したのとで、エラーは解消されました。regtoolsパッケージとqeMLパッケージを読み込んだあとに、修正したQuick.RとNeural.Rをsource()関数で読み込むようにします。 差分は長くなるので、以下に。

#R
日々の記録 (Taglibro)•23日前

『アート・オブ・機械学習』第11章で詰まり中

『アート・オブ・機械学習』をさくさくと読みすすみ、サンプルコードを実行していったのですが、第11章で詰まっています。 ニューラルネットワークということで、Tensorflowが必要になります。推奨のインストール方法は、TensorFlow for R - Beginner および TensorFlow for R - Quick startにある方法ですが、すでに手もとにはTensorflowをインストールしたPython環境(r-tensorflow)があるので、それを利用しました。Python環境はminiforgeでつくってあります。 options(reticulate.conda_b…

#R#Python#Keras
日々の記録 (Taglibro)•25日前

Tokyo.R 121 にて発表

第121回Tokyo.Rにて、「ESSからEllamaでローカルLLMをつかう」という題でライトニングトーク発表をしました。 ito4303.github.io Tokyo.Rでの発表はひさしぶりだったせいか、おわったらちょいとつかれました。 写真は、先日の根知駅にいたキリギリスです。 キリギリス

#R
日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•1ヶ月前

【セイバーメトリクス】MLBの野球を自分でデータ分析してみたい・・・セイバーメトリクス事始め

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 はじめに MLBのデータ野球の浸透 統計学が見つけた野球の真理 マネー・ボール ビッグデータベースボール アストロボール アメリカン・ベースボール革命 セイバーメトリクスで何をするか？ まずは歴史から 第1期 記録中心の時代（～1970年代） 第2期 Bill Jamesによる革命（1977年頃～1990年代） 第3期 マネーボール時代（2000年前後） 第4期 トラッキングデータ時代（2015年～現…

#データ分析#セイバーメトリクス#Lahman Baseball Database#R#MLBの変化
日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•1ヶ月前

時系列分析にRで挑戦③：時系列としての特徴を把握するーNTT株価を素材にしてー

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 はじめに 時間軸方向の特徴 トレンドは存在するか 季節性は存在するか 周期性は存在するか 自己相関は存在するか 一応のまとめ 役に立つ文献 はじめに 前回は、データの視覚化と基本統計量の把握についての内容だった。 mnoguti.hatenablog.com 今回は、引き続き、時間軸方向の変化の特徴を把握する。 時間軸方向の特徴 時系軸方向の特徴として取り上げるのは、トレンド、季節性、周期性、自己相関…

#時系列分析#株価#R#トレンド#季節性#周期性#自己相関#定常性
日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•1ヶ月前

時系列分析にRで挑戦②：データの視覚化と基本統計量を把握するーNTT株価を素材にしてー

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 はじめに 続・データの視覚化 ヒストグラム 箱ひげ図 時系列データでヒストグラムと箱ひげ図を確認する際の注意点 基本統計量の確認 サンプルサイズ 最大値・最小値・範囲 平均値・中央値 分散・標準偏差 四分位数・四分位範囲 変動係数 一応のまとめ おすすめの文献 はじめに 前回は、時系列データの読み込みと視覚化、そのグラフを目の子でチェックし特徴をピックアップした。 mnoguti.hatenablog…

#R#時系列分析#視覚化#株価#NTT株価
日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•1ヶ月前

時系列分析にRで挑戦①：長期トレンドーNTT株価を素材にしてー

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 はじめに 進め方 記述分析 長期トレンド 構造変化（Structural Break） 変動幅（Volatility） 周期性（Seasonality） 外れ値（outlier） 定常性（Stationarity） 将来予測の可能性 一応のまとめ はじめに これからどこまでできるか分からないが、NTTの株価データを使って時系列分析を勉強していく。株価データは、Yahoo Finance が公開している…

#R#時系列分析#NTT株価