Rで学ぶデータマイニングII シミュレーション編

Rによる解析結果によるシミュレーションを徹底解説した!

このような方におすすめ

Rに興味のある人
Rでデータマイニングを実行してみたい人
  • 著者熊谷 悦生・舟尾 暢男 共著
  • 定価4,180 (本体3,800 円+税)
  • B5変 264頁 2008/11発行
  • ISBN978-4-274-06747-1
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「Rで学ぶデータマイニングI」の続編。本書では、「選挙データ解析」「ニューラルネットワークにおけるデータ解析」「株式売買に関するデータ解析」を行い、それぞれシミュレーションしていく。今回ターゲットとしているデータマイニング機能は、パッケージという形でさらに機能を拡張することができる(現段階で1500種類以上)。なお、本書のCD−ROMには、R本体と本文中で使用するパッケージを収録。また前編同様、コラムを多数掲載。

(※当書籍は、2007年8月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行するものです)

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274067471/
第3部 種々のデータマイニング
第20章 選挙データ解析
第21章 ニューラルネットワークにおけるデータ解析
第4部 シミュレーションの現場
第22章 株式売掛こ関するデータ解析
第23章 シミュレーションに関する補遺
第5部 補説
第24章 SQL趨入門
第25章 Rのインストール
第3部 種々のデータマイニング
第20章 選挙データ解析
20.1 大阪市長選挙における選挙データ解析
 20.1.1 男女別投票率と合計投票率
 20.1.2 区による投票率の違い
 20.1.3 1995年と1999年における2大候補の得票率
 20.1.4 区による2大候補の得票率の違い
 20.1.5 1995年と1999年における2大候補の得票率
20.2 投票率と産業構造統計との関係
 20.2.1 1995年での投票率との関係
 20.2.2 1999年での投票率との関係
 20.2.3 AICによる説明変数の選択
第21章 ニューラルネットワークにおけるデータ解析
21.1 ニューラルネットワークの概説
 21.1.1 ニューラルネットワークによる解析の流れ
 21.1.2 ニューラルネットワークの欠点
21.2 Rでのニューラルネットワーク実践例(1)
 21.2.1 データ「iris」を用いてルールを作成する
 21.2.2 データ「iris」を用いて予測の−致度を調べる
21.3 Rでのニューラルネットワーク実践例(2)
 21.3.1 出生児データ「birthwt」にロジスティック回帰を適用する
 21.3.2 出生児データ「birthwt」にニューラルネットワークを適用する
 21.3.3 ニューラルネットワーク・ルールを感度分析で検証する
第4部 シミュレーションの現場
第22章 株式売掛こ関するデータ解析
22.1 時系列解析のおさらい
 22.1.1 時系列解析とは?
 22.1.2 定常過程と非定常過程
 22.1.3 まとめ
22.2 日経平均株価データの概要
 22.2.1 日経平均株価(銘柄コード:998407)について
 22.2.2 時系列としての基本的チェック
 22.2.3 時系列としての基本的チェックの例
   【キリンホールディングス(銘柄コード:2503)】
22.3 単位根検定
 22.3.1 単位根モデル
 22.3.2 単位根検定の例【武田薬品工業(銘柄コード:4502)】
 22.3.3 見せかけの回帰
22.4 幾何ブラウン運動モデル
 22.4.1 日経平均株価の対数
 22.4.2 日経平均株価の対数の差分
22.5 日経平均株価データに対するARlMAモデル
 22.5.1 AR,MA,ARMAモデル
 22.5.2 ARモデルによる日経平均株価の予測
 22.5.3 ARIMAモデルによる日経平均株価の予測
 22.5.4 ARIMAモデルによる予測例
   【神戸製鋼所(銘柄コード:5406)】
 22.5.5 ARIMAモデルによるシミュレーション
 22.5.6 ARIMAモデルによるシミュレーション例
   【ダイキン工業(銘柄コード:6367)】
22.6 GARCHモデル
 22.6.1 日経平均株価でのGARCHモデル
 22.6.2 日経平均株価の収益率でのGARCHモデル
 22.6.3 GARCHモデルの適用例
   【太陽誘電(銘柄コード:6976)】
22.7 代表的なテクニカル分析
 22.7.1 一目均衡表
 22.7.2 一日均衡表の適用例【マツダ(銘柄コード:7261)】
 22.7.3 移動平均線
 22.7.4 移動平均線の適用例【高島屋(銘柄コード:8233)】
 22.7.5 RSI(Relative Strength lndex)
 22.7.6 RSIの適用例【住友信託銀行(銘柄コード:8403)】
 22.7.7 MACD(Moving Average Convergence and Divergence)
 22.7.8 MACDの適用例
   【西日本旅客鉄道(銘柄コード:9021)】
 22.7.9 ボリンジャーバンド(Bollinger bands)
 22.7.10 ボリンジャーバンド(Bollinger bands)の適用例
   【大阪ガス(銘柄コード:9532)】
22.8 株価売買の単純戦略シミュレーション
 22.8.1 乱数を使った株価売買の単純戦略シミュレーション
 22.8.2 株価売買の単純戦略シミュレーション
 22.8.3 株価売買の単純戦略シミュレーション例
   【NTTドコモ(銘柄コード:9437)】
第23章 シミュレーションに関する補遺
23.1 株価データを取得する方法
23.2 パッケージtseriesのインストール方法
23.3 シミュレーションに関する補足
 23.3.1 ARIMAモデルの適用
 23.3.2 ARTMAモデルによるシミュレーション
 23.3.3 乱数を使った株価売買の単純戦略シミュレーション
第5部 補説
第24章 SQL趨入門
24.1 データベースとSQL
24.2 パッケージの読み込み
24.3 RODBCを使った外部ファイルの読み込み
 24.3.1 ExcelファイルやAccessファイルの読み込み
 24.3.2 SQLの命令を用いたファイルの読み込み
24.4 SQLの命令を使ったデータフレームの編集方法
 24.4.1 データの表示
 24.4.2 データの条件抽出(1)
 24.4.3 データの条件抽出(2)
 24.4.4 データの条件抽出(3)
 24.4.5 ワイルドカードを用いたデータの条件抽出
 24.4.8 データの縦結合
 24.4.7 データフレームの各カテゴリの平均
 24.4.8 データの並べ替え(1)
 24.4.9 データの並べ替え(2)
 24.4.10 データの並べ替え(3)
 24.4.11 重複レコードの削除
24.5 SQLiteとRSQLite
第25章 Rのインストール
25.1 Windows版Rのインストール
25.2 MacOSX版Rのインストール
25.3 Linux版Rのインストール
 25.3.1 Fedora Core,Red Hat Linuxへのインストール例
 25.3.2 Vinelinuxへのインストール例
 25.3.3 openSUSE Linuxへのインストール例
 25.3.4 DebianGNU/Linux,Ubuntuへのインストール例