二つの時系列データの間に「差」があるか判断するには - StatModeling Memorandum
詳しい経緯はこのまとめを参照してください。時間軸でぶった切って各時点で検定を使う手法は、百歩譲って「差があるかどうか」は判定できるかもしれないけど、「どれほど異なるのか」については何も言えない。「どの時刻から異なるか」についても言えるか分からない。そこでベイズ統計モデリングで判断しようと思います。ベイズ統計モデリングでは多くの事前知識を仮定としてモデルに組み込みますが、検定も多くの仮定を前提にしている点は同様と思います。 データは雰囲気だけ似せて自作しました。野生型100個体、変異体10個体で1～24まで1時間ずつ測定して24時点としました。まとめを見ると144時間みたいですが24時間に簡略化します。データの構成は以下です。 typeX1X2…X23X2400.0710.555…-0.236-0.59700.4450.483…-0.1490.23100.2250.764…-0.116-0.
時系列データにt 検定を行うことに関してstan 神の解析がやばい - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
時系列データにt 検定を行うことに関して、すごいもにょっていたのだが、そもそもstan 神が既にモデル化してくれていた。 リンクでは2階差分と、変化点検出のコーシー分布の合わせ技を用いている。 そのままパクってやってみる。 diの95%ベイズ信頼区間が0を含んでいない期間が差がある期間と言えるでしょう。さらに、どこから差がありそうなのか、どれほど差がありそうなのかも確率付きで述べることができます。 ということが、stan による柔軟なモデリングで述べることができます。 話は飛ぶけど、読んだ。 はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学― 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2016/06/02メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る 書評はまた書くけれども、この時系列データと同じように、この本では、例えば分散分析や分
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
