日本行動分析学会 第３８回年次大会
人の行動を理解するための時系列分析
サポートページ
2020年 8 月 30 日（日）13:50～15:20
Embedded Files
2002.8.30
このページは「人の行動を理解するための時系列分析」のために発表者が個人的に作成したサポートページです．間違い，無理解，コメント等ございましたら，ご連絡いただけると幸いです．内容の間違いやに関する責任は発表者にあります．またご質問も大歓迎です．
【前準備】Google ColaboratoryでのRの使い方
【前準備】Google ColaboratoryでのRの使い方
Rのソースの解説はすべてGoogle Colaboratoryというクラウドでの実行環境で行います．
使い方については下記のリンク先を参考にして下さい（Googleアカウントでのログインが必要です）
「ドライブにコピー」を選択して，ご自身のGoogle Driveにソースを保存して下さい．その後は▶の印をクリックして実行するだけです（Rのインストールは必要ありません）
「警告: このノートブックは Google が作成したものではありません。」というメッセージが出てきますが「このまま実行」を選択してください．
20200830_komori_ver1.1.pdfスライド
スライド
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時系列分析の概要の雑な説明
時系列分析の概要の雑な説明
Google Trendで時系列回帰分析
Google Trendで時系列回帰分析
Googleトレンドの検索回数データで回帰分析（Google Colabソース)
そのまま回帰分析をした場合
季節調整後のデータで回帰分析
残差に自己相関があるか否かのチェック（Durbin-Watson検定）
GLS（一般化最小二乗法）回帰分析
トレンドも除去した場合
状態空間モデル
状態空間モデル
※Rstanの導入に10分ぐらいかかります
ローカルレベルモデル （体重）
ローカル線系トレンドモデル（体重）
中断時系列データの介入効果の推定
変化点検出
観測値が比率データの場合（出席確率）
GPS軌跡データの分析
HMM
時系列データの要約と特徴の把握
時系列データの要約と特徴の把握
相互移動ラグ相関分析
動的伸縮法（Dynamic Time Warping: DTW）
時系列クラスタリング
フーリエ変換とウェーブレット変換
Phase Locking Value
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