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資料の状態
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No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
1 |
0008277576 | 図書一般 | 417.6/マツ07/ | 書庫 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
タイトル |
長期記憶過程の統計
|
人名 |
松葉 育雄/著
|
人名ヨミ |
マツバ イクオ |
出版者・発行者 |
共立出版
|
出版年月 |
2007.11 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
書誌種別 |
図書 |
タイトル |
長期記憶過程の統計 |
サブタイトル |
自己相似な時系列の理論と方法 |
タイトルヨミ |
チョウキ キオク カテイ ノ トウケイ |
サブタイトルヨミ |
ジコ ソウジ ナ ジケイレツ ノ リロン ト ホウホウ |
人名 |
松葉 育雄/著
|
人名ヨミ |
マツバ イクオ |
出版者・発行者 |
共立出版
|
出版者・発行者等ヨミ |
キョウリツ シュッパン |
出版地・発行地 |
東京 |
出版・発行年月 |
2007.11 |
ページ数または枚数・巻数 |
9,359p |
大きさ |
22cm |
価格 |
¥6500 |
ISBN |
978-4-320-01849-5 |
ISBN |
4-320-01849-5 |
注記 |
文献:p341〜353 |
分類記号 |
417.6
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件名 |
時系列
|
内容紹介 |
金融データなど近年必要性がますます高まっている長期記憶過程。その理論と応用に関して、歴史的考察から非線形システムの特徴としての長期記憶に関する最新の展開までを、さまざまな実例をもとにして詳細に解説する。 |
著者紹介 |
東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。千葉大学大学院融合科学研究科情報科学専攻教授。理学博士。専攻は複雑系、時系列解析など。著書に「複雑系の数理」「確率」など。 |
言語区分 |
jpn |
タイトルコード |
1009811021574 |
目次 |
第1章 時系列の記憶 |
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1.1 相関構造/1.2 短期記憶過程の実例/1.3 長期記憶の捉え方/1.4 長期記憶過程の実例/1.5 通信トラフィック |
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第2章 線形過程 |
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2.1 定常過程/2.2 モデル選択/2.3 モデル係数の信頼区間/2.4 非定常過程 |
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第3章 R/S統計量と歴史的背景 |
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3.1 ハーストの研究/3.2 R/S統計量によるハースト数の推定と問題点/3.3 Hの上方バイアスが生じる原因と改良/3.4 事例研究/3.5 長期記憶のメカニズム |
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第4章 長期記憶過程の線形理論 |
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4.1 統計の基礎/4.2 線形過程の短期記憶性/4.3 長期記憶への導入/4.4 長期記憶過程の一般論/4.5 特性指数/4.6 各種の長期記憶性過程/4.7 非定常性と長期記憶 |
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第5章 ジェネレータ |
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5.1 ジェネレータの精度/5.2 共分散行列によらない方法/5.3 共分散行列による方法/5.4 ARFIMA(p,d,q)過程への応用 |
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第6章 非線形システム |
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6.1 ロジスティック写像/6.2 不変確率密度関数/6.3 カオスを生成するTARモデル/6.4 ローレンツモデル/6.5 長期記憶を生むメカニズム |
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第7章 くりこみ群変換 |
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7.1 自己相似性と不変性/7.2 固定点の性質/7.3 ハースト数の推定/7.4 カオスへの応用 |
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第8章 推定 |
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8.1 サンプル/8.2 分散プロット/8.3 スペクトル密度関数による推定/8.4 最尤法/8.5 ホイットル法/8.6 ウェーブレット法/8.7 各種推定法の比較 |
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第9章 予測 |
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9.1 短期記憶過程の予測/9.2 長期記憶過程の予測/9.3 線形予測モデルの構築/9.4 ARFIMA(p,d,q)過程への応用/9.5 実データへの応用/9.6 非線形予測 |
目次
内容細目
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