カリキュラムモデル
分類番号 I501-009-4
| 訓練分野 | 情報・通信系（I） |
|---|---|
| 訓練コース | 時系列データ解析の理論と実践 |
| 訓練対象者 | 時系列データ解析の実務に携わり、今後職場において重要な役割を担う者。 |
| 訓練目標 | データの前処理から、モデルの作成、予測に至る解析手順を習得する。さらに、具体的なデータを用いた実習を通じて、解析手法やそのノウハウを習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） |
|---|---|---|
| １．データの統計処理 | （１）時系列解析の概要 （２）確率過程 （３）自己相関関数 （４）偏自己相関関数 （５）パワースペクトラム |
4 |
| ２．線形統計モデル | （１）定常モデル イ．反転可能性と定常性 ロ．自己回帰モデル ハ．移動平均モデル （２）非定常モデル （３）線形予測 （４）モデルの選択 |
6 |
| ３．非線形統計モデル | （１）非線形モデル イ．しきい値モデル ロ．ＲＣＡモデル ハ．双線形モデル ニ．ＡＲＣＨモデル |
2 |
| ４．データ予測（総合実習) | （１）実際のデータを用いた、モデルの作成から予測に至る手順について （２）線形モデルの限界について （３）受講者による確認・評価 （４）まとめ・講評 |
6 |
| 訓練時間合計 | 18 |
| 使用器具等 | 数式解析ソフト |
|---|