非線形時系列解析の基礎理論

全貌を理解するための1冊 気象や地震、金融・株式から医学的な現象まで、この世の中のさまざまな現象は、状態が時間とともに変化する。複雑に動く、このような時系列データ解析のための基礎理論を、第一人者がまとめる一冊。ビックデータ時代のいままさに必要とされる書籍である。 【主要目次】 はじめに 第1章　非線形時系列解析とは 第2章　状態空間の再構成 第3章　時系列データのカオス的特徴 第4章　リカレンスプロット 第5章　記号力学的アプローチを使った時系列データ解析 第6章　非線形時系列解析における仮説検定 第7章　非線形予測 第8章　点過程時系列データ解析 第9章　因果性解析 第10章　状態遷移の予兆検知 第11章　高次元性、非定常性、確率論性への対処技術 第12章　多変数短期時系列データの非線形予測：ランダム分布埋め込み法と埋め込み空間の変換 おわりに さらなる理解を深めるために