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本書は、複雑化する現代社会におけるデータ活用の課題に応える、新しい時系列解析の方法を紹介する 1 冊です。従来のリニア・ガウス型モデルは扱いやすい反面、複雑な現象には対応しきれず、一方でノンリニア・ノンガウス型モデルは高度な技術とコストを要してきました。本書で提案する「移動線形モデル（MLモデル）」は、この 2 つの長所を活かしながらシンプルさと柔軟性を兼ね備えたアプローチです。観測データと事前情報を効果的に組み合わせ、ビッグデータ時代にふさわしい効率的で実用的な解析を可能にします。内容は全 10 章で構成され、基礎的な統計解析や状態空間モデルの整理から始まり、MLモデルの理論と実装、さらに季節調整、異常値検出、景気分析や動的相関関係の解明など幅広い応用を網羅。豊富な実例やRプログラムも掲載されており、読者は理論の理解だけでなく、実際にデータ解析を体験することができます。使用データやコードはサポートサイトから入手可能で、研究者はもちろん、実務家や学生にとっても大いに役立つ内容となっています。時系列解析の基礎から応用までを 1 冊でカバーし、現代的課題に応えるMLモデルの魅力をわかりやすく伝える本書は、学習と実践の両面で力強い味方となるでしょう。