春の合宿セミナー

第23回春の合宿セミナー(2020年度)

WEB	http://www.mayomi.org/bsj/spring23.html
日時	2021年3月27日（土）～3月28日（日）
場所	オンライン・リアルタイム配信（LIVE形式）
講師	小森政嗣先生（大阪電気通信大学）

講習内容

3月27日(土)

• 9:00～10:30　講義1　人の行動を対象とする時系列分析の基礎
• 10:40～12:10　講義2　伝統的な時系列分析モデルと状態空間モデルの基礎
• 12:10～13:00　昼食休憩
• 13:00～14:30　講義3　実験・準実験計画での時系列分析（１）中断時系列）
• 14:50～16:20　講義4　実験・準実験計画での時系列分析（２）経験サンプリング
• 16:30～17:00　質疑応答

3月28日(日)

• 9:00～10:30　講義5　状態空間モデルによる時系列モデリングの様々な実例
• 10:40～12:10　講義6　調査観察データの時系列分析（１）複数の時系列の関係の検討
• 12:10～13:00　昼食休憩
• 13:00～14:30　講義7　調査観察データの時系列分析（２）　因果の分析
• 14:50～16:20　講義8　調査観察データの時系列分析（３）　多変量の時系列データの要約
• 16:30～17:00　質疑応答

内容「人の行動を捉える！－現代時系列分析入門－」

• 講師によるコース概要説明
  　位置情報や心拍などのライフログ，SNS，モーションキャプチャや経験サンプリングのデータのように，人の行動に関する生態学的妥当性が高い時系列データが容易に入手できるようになってきました。しかし，これらの時系列分析に対して，まだ近寄りがたいイメージを持っている人も多いのではないでしょうか。時系列分析を取り上げた書籍の多くでは，計量経済学的な指標がとりあげられ，その指標の予測に重点が置かれています。一方，人の行動の時系列データの分析の場合，時間経過に伴う変化を観察する，複数の時系列間の関係（類似度や因果）を明らかにする，多変量時系列データを要約して把握する，など分析の目的も様々で，またそれに応じて手法も様々です。本セミナーでは，時系列データから行動を理解する上で意味のある情報を抜き出すための統計技術やノウハウを，具体的な事例とともに共有することを目指します（Rを用います）。