【もくじ】RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

この記事は「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5で」シリーズの目次です。

「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の紹介

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テキスト「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」は、2022年6月に初版発行され、時系列分析の主要テーマを簡潔に取り上げた「チュートリアル」的で素晴らしい入門書です。

RとStanではじめる 心理学のための時系列分析入門 (KS心理学専門書)

テキストが利用するコンピュータ言語は「R」と「Stan」です。
このシリーズ連載記事では「Python」と「PyMC Ver.5」に置き換えて、テキストを実践する予定です。

目次・リンク

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まえがき

第１章　Rデータセットの時系列データをPythonでプロットする

第２章 前編　時系列分析のR基本操作をPythonで実践する

第２章 後編　自己相関・変動分解・ARIMAXをPythonで実践する

第３章 前編　単位根・系列相関・一般化最小二乗法GLSをPythonで実践する

第３章 後編　線形モデル（OLS、GLS）、一般化線形モデル、線形混合モデルをPythonで実践する

第４章 その１　状態空間モデル：ローカルレベルモデルをPythonとPyMC Ver.5 で実践する

第４章 その２　レベル・トレンド・季節成分を持つ状態空間モデルをPythonとPyMC Ver.5 で実践する

第４章 その３　ランダム切片モデル・潜在成長曲線モデル・多変量時系列の状態空間モデルをPythonとPyMC Ver.5 で実践する

第４章 その４　観測値が二項分布・ポアソン分布に従う状態空間モデルをPythonとPyMC Ver.5 で実践する

第４章 その５　変化点モデル・隠れマルコフモデルを状態空間モデルをPythonとPyMC Ver.5 で実践する

第４章 その６　WAIC算出・交差検証のための時系列分割をPythonとPyMC Ver.5 で実践する

第５章 その１　２つの時系列データの相互相関・移動相関・動的時間伸縮をPythonで実践する

第５章 その２　コヒーレンス・クロスウェーブレット解析・位相差・レイリー検定をPythonで実践する

第５章 その３　時系列クラスタリング・再帰定量化分析・VARモデル・グレンジャー因果性検定・インパルス応答関数をPythonで実践する

第６章 前編　非負値行列因子分解・動的因子分析をPythonで実践する

第６章 後編　関数データ解析・関数主成分分析をPythonで実践する

ブログの紹介

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note で７つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

３．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

４．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

５．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

６．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

７．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。