時系列

R TaskViewを使って独り立ちする

ある程度Rが使えるようになったら、あとは自分がやりたいことをするための調べ物ができるようになることが大事 短期集中セミナーである程度Rが使えるようになったら、調べ物のやり方について知ることが大事 そんな短期集中セミナーの最終回のテキスト(Rmd フ…

時系列・空間とkrigingとか Time-series/Space and krigign etc.

Conventional analysis depends on independency among values Time series/ spacial data have values that are next to each other are tightly associated and this feature should be absolutely considered. At a glance

arima()とarima.sim()とからARIMAモデルを確認する

こちらで時系列データの扱いについて、だらだらと書いている(途中) filtering,convolution,累積和,ARIMAモデルのことが出てくるが、それについての細かいことを、arima()関数とarima.sim()関数とのコードを眺めるという視点で確認する いじった結果をshinyア…

遺伝子発現の時系列解析

このレビューをおさらい(いまいちなレビューだった…) イントロ 動的な系の解析。現在の実験技術に照らせばトランスクリプトーム、マイクロアレイ・RNAseqが一番対象となりやすい 実験系とそのデータ解析 そもそも時系列実験をするのはなんのため? 一過性の…

『欧米ポップス、似た曲ばかり スペインで46万曲分析』

こんなニュースがありました。 『欧米ポップス、似た曲ばかり スペインで46万曲分析』(こちら ) 元論文はこちらです。 解析手法はサプルにあるようです(こちら) 手法をよく見ていませんが、とにかく、色々やってみた、という感じなので、使える手法が(たく…

2 Dynamical systems and time series ぱらぱらめくる『DIstance-based analysis of dynamical systems and time series by optimal transport』

Abstract Wasserstein distance を使う、Wasserstein distance はOptimal transportation problemの量的コストである、それを使うと、非線形現象をロバストに解析することができる 2.1 Introduction 時系列解析 線形時系列解析 非線形時系列解析 断続アリ、…

1 General introduction ぱらぱらめくる『DIstance-based analysis of dynamical systems and time series by optimal transport』

1.1 Distance-based analysisを構成するもの 測定とは、測定を実施する空間とは、測定値の間の距離とは(この論文では距離としてWasserstein distanceを使う)、距離情報を(慣れた)空間上の配置として表すこと、ユークリッド空間におきたいということ、(ユーク…

ぱらぱらめくる『Distance-based analysis of dynamical systems and time series by optimal transport』目次

論文はこちら 目次 1 General introduction 2 Dynamical systems and time series Applications 3 Lung diseases 4 Structural brain diseases 5 Deformation morphometry 6 Electrophysiology of the brain Appendices

物理学のアナロジーとしての生物学

解析力学(こちらを参照) ニュートンの運動方程式 その表現方法としてのラグラジアン その表現の別方法としてのハミルトニアン されにその別方法としてのシンプレクティック表現…代数的表現化? 多体問題とその数値計算にからんでシンプレクティック(こちら) …

差分と畳み込みを組み合わせる

異なる観察時刻を扱うために、補間した(こちら) 時系列データの異同を相関関数で評価した(こちら) 因果関係を考えるときには、観察値の微分・積分を考慮することもあることも考えた(こちら) いわゆる臨床時系列データをシミュレーションした(こちら) これら…

疎なデータ・不均等サンプリング:時系列解析のメモ

"Sparse"(疎), "nonuniform"(不均等) Multi-dimensional sparse time series: feature extraction Feature Extraction Statistical Inference Methods for Sparse Biological Time Series Data Sparse spectral-line estimation for nonuniformly sampled mu…

打ち切りのこと

生存解析の特徴と言えば、「打ち切りサンプル」があること また、イベントが発生するごとに、その後のイベントの生起を考えるための全体集団が小さくなっていくこと 生存曲線を描いて、曲線間に違いがあるかどうかを検定する方法としてログランクテスト・一…

二値・非可逆フェノタイプで

昨日の記事で時間に関して離散的な観測データについて、そのまま・差分・累積をとり、それについて、統計量を作ってみることを書いた 今日の記事では、それを、良く知られた解析法が適用可能なデータ例に当てはめてみる 生存解析(「生死」を経時的に追跡する…

時系列データの関連を見る

こちらで疾患の時系列変化を作ってみた 疾患の経時的記録(カルテ)は、この指標を測定したり、あの指標を測定したり、と、測定時点がてんでんばらばら。それなのに、何かしらの判断が働いて、行動が起こされる その判断を決めているものは何なのか、その判断…

疾病を次のようにモデルにする 病気の活動が潜んでいる その活動性を測定することができる 活動性の測定値によって、治療を一定期間投入する 完全寛解にはいたらず、治療をやめると、再燃する 疾患活動性がある程度高いと、不可逆変化も残る こんな場合に経…

時間軸上の多次元vs.多次元データ

昨日の記事では時間軸上に2つの量的尺度があるときに、その関連をスカラー量にする話だった この尺度は、各々、1次元だった また、微分・積分について考慮した 時間軸上にある、複数尺度の組み合わせ vs. 複数尺度の組み合わせの間に関連があるかどうかは…

メモ 保存量 library(rgl) library(sphere) n<-4 # 種の数 us<-sample(1:10,n) # それぞれの種の単位Pあたり個体数 us<-rep(1,n) # 捕食・被捕食関係の数Nrは種の数と同じ Nr<-n # 捕食・被捕食効率 ks<-runif(Nr) ks<-rep(1,n) # Inは被捕食種。1度の出会…

時系列解析

時系列解析MemCalc百問百答のサイト(こちら) その中でとりあえず読むのはここ その本化 最大エントロピー法による時系列解析―Memcalcの理論と実際作者: 常盤野和男,田中幸雄,大友詔雄出版社/メーカー: 北海道大学図書刊行会発売日: 2003/02メディア: 単行本 …