（概要）
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時系列データとは気温や株価のように時間順得られる系列データを指します。時系列データの分析方法にはさまざまありますが、本書では確定的な方法と確率的な方法を解説します。確定的な方法については移動平均法に基づく方法、確率的な方法については、状態空間モデルに基づく方法を取り上げ、これらの解説と合わせてどのようにコードに落とし込むかについても丁寧に解説します。初めて時系列分析を試みる方はもちろん、応用的な手法についても取り上げているのですでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。

（こんな方におすすめ）
・データ分析者
・データサイエンティスト
・Rユーザ

（目次）
第1章 はじめに

第2章 確率・統計に関する基礎

第3章 Rで時系列データを扱う際の基礎

第4章 時系列分析ひとめぐり

第5章 状態空間モデル

第6章 状態空間モデルにおける状態の推定

第7章 線形・ガウス型状態空間モデルの一括解法

第8章 線形・ガウス型状態空間モデルの逐次解法

第9章 線形・ガウス型状態空間モデルにおける代表的な成分モデルの紹介と分析例

第10章 一般状態空間モデルの一括解法

第11章 一般状態空間モデルの逐次解法

第12章 一般状態空間モデルにおける応用的な分析例

付録A Rの利用方法

付録B 確率分布に関する関数

付録C Rと連携して動作するライブラリ・外部ソフトウェア

付録D ライブラリdlm

付録E 状態空間モデルにおける条件付き独立性に関する補足

付録F 線形・ガウス型状態空間モデルにおける記号の割り当て

付録G アルゴリズムの導出に関する情報

付録H ライブラリによる粒子フィルタリングの実行