即決 送料無料 長期記憶過程の統計 自己相似な時系列の理論と方法 松葉育雄 共立出版 2007 線形過程 ジェネレータ くりこみ群変換 推定

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即決 送料無料 長期記憶過程の統計 自己相似な時系列の理論と方法 松葉育雄

商品詳細 ご覧いただきありがとうございます。
タイトル:長期記憶過程の統計―自己相似な時系列の理論と方法
作者:松葉 育雄 (著)
出版社:共立出版
発行日:2007/11/15
ISBN:9784320018495
内容:
長期記憶過程とは,自己相関関数がべき関数で表され,相関が長期にわたって持続する過程のことであり,相関が時間とともに指数関数的に消滅する短期記憶過程と区別されている.イギリスの水理学者ハーストのナイル川の水位の研究が発端となり,その後,金融データ,脳波,ウェブサイトのリクエスト数など,多くの事例に見られており,その必要性は近年,ますます高まっている.
本書では長期記憶過程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,詳細に解説している.部分的に扱っている例を除けば,長期記憶過程に関してまとめられた初めての邦書となる.
第1章 時系列の記憶
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
第2章 線形過程
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
第3章 R /S 統計量と歴史的背景
3.1 ハーストの研究
3.2 R /S 統計量によるハ―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
第4章 長期記憶過程の線形理論
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
第5章 ジェネレータ
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
第6章 非線形システム
第7章 くりこみ群変換
第8章 推定
第9章 予測

表紙や本の小口などに経年並みのスレ・汚れ・ヤケ等がありますが、ページ内は使用感が少なく綺麗な状態です。 目視で2度確認しましたが、書き込みはありませんでした。

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