A5判　256頁　 ISBN978-4-489-02125-1 C3040 ■著者紹介： 石村貞夫（いしむらさだお） 1949年　愛媛県川之江市に生まれる 1975年　早稲田大学理工学部数学科卒業 1977年　早稲田大学大学院理工学研究科数学専攻修了 1981年　東京都立大学大学院博士課程単位取得 現　在　鶴見大学准教授　理学博士・統計コンサルタント・統計アナリスト 　　　　 　 石村友二郎（いしむらゆうじろう） 2009年　東京理科大学理学部数学科　卒業 現　 在　早稲田大学大学院基幹理工学研究科数学応用数理専攻 博士後期課程

◎時系列分析で近未来を予測する
時間の経過とともに変化する時系列データ。その時系列データを分析すれば、たとえば明日の売上高も予測可能になる。では、その予測の方法は？　――本書では、時系列分析の基本概念であるトレンド・周期変動・不規則変動を中心に、グラフの描き方をはじめ、曲線の当てはめ、指数平滑化、交差相関係数、自己回帰モデル、ホワイトノイズやランダムウォークなど、さまざまな分析手法をわかりやすく解説する。未来を予測する方法が、ここに……

■本書の主な内容

1章　時系列分析でわかること！
2章　時系列グラフの描き方
3章　時系列データの基本パターン
4章　トレンド
5章　曲線の当てはめによる明日の予測
6章　周期変動と季節変動
7章　不規則変動とホワイトノイズ
8章　時系列データの変換
9章　 はじめての指数平滑化
10章　はじめての自己相関係数
11章　 はじめての交差相関係数
12章　はじめての自己回帰AR(p) モデル
13章　はじめてのランダムウォーク
14章　時系列データの回帰分析
15章　はじめての伝達関数