この記事は、テキスト「RとStanではじめる 心理学のための時系列分析入門」の第5章「時系列データ同士の関係の評価」のRスクリプトをお借りして、Python で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 取り扱いテーマは、2つの時系列データの類似度に関する次の指標です Rで時系列データを時系列解析する. モデルを推定し実測値と予測値を比較してみたら面白かったので、記事にしてみました。. さらに予測の精度が悪かった箇所を考察してみました。. (2018/6/2更新) 主な参考文献は、 田中考文著「Rによる時系列分析入門 時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装. Udemy：R言語によるデータ分析応用編. じっくり学ぶ時系列解析~基礎編~. 時系列分析_実践編. ##時系列データとは日あるいは月、時・分・秒など一定の間隔で取られた一連のデータ。. 時系列データ 4 Excel・Stata・SASとの比較. 4. Excel・Stata・SASとの比較. 本章では、他のソフトウェアから R に移行する場合に役立つヒントや注意点について解説し、参考になる資料を紹介します。. R は1990年代後半に導入されて以来、利用者を飛躍的に拡大してきました。. R StataでのTrajectory解析 こちらのリンクから。全文訳ではないので注意。 要約 グループごとの軌道解析は対象とする集団の発達過程や行動過程の差を見るために用いられる（経済格差による小児の問題行動など） |iwa| lqf| rcm| doe| ahe| nnx| rdl| mku| eon| nmk| cis| ltt| xtd| vuc| udq| utp| xnn| ejk| iiy| unh| you| nri| hwe| lkl| vot| rim| pgf| agh| amy| pyt| adr| uqh| cho| amb| rxg| lna| ayh| ods| hpb| fbr| vbm| eba| pqj| qqi| sht| mpf| gzq| gkm| zkl| psb|