『Excelでやさしく学ぶ時系列』
石村貞夫＋ステファニー・リヒャルト　著

目　次

まえがき

第０章 明日を支配する時系列――支配する時系列・支配される時系列
　0.1 時系列分析でわかること！
　0.2 時系列データの３つの基本パターン

第１章 折れ線グラフで時系列データを！――地球は温暖化に向かっているのでしょうか？
　1.1 Excelによる時系列グラフの描き方
　　演習1

第２章 とってもトレンディー！――右肩上がりの神話
　2.1 トレンドまたは長期的傾向
　2.2 ケンドールによるトレンドの検定
　　演習2.1 ／ 演習2.2

第３章 明日を予測する！――曲線の当てはめによる予測
　3.1 最小２乗法による曲線の当てはめとは？
　3.2 フーリエ級数による曲線の当てはめとは？
　3.3 スプライン関数による曲線の当てはめとは？
　3.4 Excelによる曲線の当てはめと予測
　　演習3

第４章 くり返す周期的な変動――インフルエンザ大流行
　4.1 周期変動
　4.2 季節変動
　4.3 超やさしいスペクトル分析入門

第５章 気ままにホワイトノイズ――気まぐれ，不規則，秋の空？
　5.1 不規則変動
　5.2 不規則変動のカンタンな作り方
　　演習5.1
　5.3 連の総数によるランダムの検定
　　演習5.2
　5.4 ホワイトノイズ
　5.5 ホワイトノイズの検定

第６章 トレンド＋くり返し＋気まぐれ――イコール時系列
　6.1 時系列データの合成
　6.2 時系列データの分解

第７章 時系列データの変換――しなやかさへの変身！？
　7.1 階差をとりましょう
　7.2 移動平均をしましょう
　7.3 ラグって？
　7.4 対数変換をしましょう

第８章 指数平滑化――明日を読む！
　8.1 指数平滑化
　8.2 Excelによる指数平滑化
　　演習8

第９章 自己相関係数――時系列に語らせる過去からの記憶
　9.1 自己相関係数って？
　9.2 Excelによる自己相関係数の求め方
　9.3 自己相関係数の有効利用とコレログラム

第10章　交差相関係数――先行か後行か，それが問題です！
　10.1 交差相関係数って？
　10.2 Excelによる交差相関係数の求め方
　10.3 交差相関係数の有効利用と先行指数

第11章　自己回帰AR(p)モデル――モデル探しへのトレッキング
　11.1 自己回帰AR(p)モデルのはなし
　11.2 ARMA(p,q)モデルのはなし
　11.3 ARIMA(p,d,q)モデルのはなし

第12章　超やさしいカオスとランダムウォーク――21世紀は複雑系
　12.1 あなたにも作れるランダムウォーク！？
　12.2 Excelによるランダムウォークの作り方
　12.3 ランダムウォークの定義と性質
　12.4 ランダムウォークの検定のはなし
　12.5 ロジスティック方程式からカオスへ！
　12.6 Excelで楽しむカオスの世界

付録　SPSSへの招待

数表
参考文献
索引