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時系列データを可視化し、解

3次元可視化解析機能と 市民サイエンスデータの利活用

3次元可視化解析機能と 市民サイエンスデータの利活用

... 3次元可視化解析アプリケーション • 衛星プロダクツや再解析データの3次元データを処理し て仮想空間に表示するWebベースの可視化システム • 衛星プロダクツのための任意鉛直断面可視化 ...

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時系列データ解析ツール Oscope Professional「音質評価パック」

時系列データ解析ツール Oscope Professional「音質評価パック」

... 「Oscope Professional 音質評価パック」は、時系列データ解析ツールOscope Professionalをベースに、 音質パラメータ演算機能、収録機能、周波数演算機能、統計演算機能などを搭載。 これにより、ラウドネス、シャープネスといった音質パラメータの算出、FFT解析やオクターブ解析、 ...

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時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～

時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～

... まとめ 時系列データ解析 一変量 多変量 非定常 確率微分方程式 回帰分析 ※ NARX 機械学習 決定木など ニューラルネットワーク RNN 重回帰分析 ※ 定常 ARIMA GARCH VAR ※エラーが正規分布している場合 黒：Financial Toolbox.[r] ...

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Rによる計量分析：データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

Rによる計量分析：データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

... R と注意点：コードの実行とエラー ▶ コードの実行 ：R に限らず，プログラミング言語を処理するシステムは， コードを「上から一行一行順番に実行していく」 ▶ したがって，途中の「処理 A 」にエラーが出れば， 「処理 A の完了を前提にして いる，それ以後の処理」にもすべてエラーが出る ...

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今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか これは次回)

今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか これは次回)

... 2017-07-03 kubostat2017 (h) 10/59 時系列の各点は独立ではない 「 ゆーいな傾き 」 (偽） が「ぞろぞろ」でます 傾きの検定やめて AIC モデル選択 しても同様になる 検定とかモデル選択とかそういう問題ではない 統計モデルがおかしい.. time autocorrelation among data points!..[r] ...

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今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか

今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか

... 2015-11-17 道総研 統計学講義 11/56 時系列の各点は独立ではない 「 ゆーいな傾き 」 (偽） が「ぞろぞろ」でます 傾きの検定やめて AIC モデル選択 しても同様になる 検定とかモデル選択とかそういう問題ではない 統計モデルがおかしい ?... 時系列の基本モデルのひとつ ランダムウォーク (乱歩)..[r] ...

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時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～

時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～

... ふたつのTable配列の結合：指定された変数の中で共通する値のあるデータのみを抽出し結合 例）観測時刻が同じデータのみを抽出 – セル配列や構造体に比べてサイズがコンパクト  Datetime型 演算可能な日付時刻データ ...

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Rによる計量分析：データ解析と可視化 - 回帰分析の理解

Rによる計量分析：データ解析と可視化 - 回帰分析の理解

... 回帰係数と限界効果 限界効果，実質的有意性の重要さ ▶ よく聞く表現： 「この変数はトウケイテキニユーイだった．大事だ」 ▶ 気をつけるべき点：統計的に有意だからといって，実質的に有意とは限らな ...

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3L4-1 時系列データの異常検出を目的とした深層学習における再構築誤差の利用可能性に関する検討

3L4-1 時系列データの異常検出を目的とした深層学習における再構築誤差の利用可能性に関する検討

... でも得られるが、その場合フィルターの特性上，一部のデータ を捨てざるを得ない．再構築データは各入力に対して損失なく 得られるため，脳波の解析にも役立つと考えられる．今後の課 題としては，ディープラーニングの層の数，各層のユニットの 数，学習率などのパラメータの設定方法や，入力データに対す ...

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要旨 : データステップ及び SGPLOT プロシジャにおける POLYGON/TEXT ステートメントを利用した SAS プログラムステップフローチャートを生成する SAS プログラムを紹介する キーワード :SGPLOT, フローチャート, 可視化 2

要旨 : データステップ及び SGPLOT プロシジャにおける POLYGON/TEXT ステートメントを利用した SAS プログラムステップフローチャートを生成する SAS プログラムを紹介する キーワード :SGPLOT, フローチャート, 可視化 2

... • 簡単な解析データセット作成プログラムならば、フローチャー トの作成が可能であった。 • ステップが増大すると、作図の都合上、図形が小さくなるの で、分割などを考慮する必要がある。 ...

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データの瞬時可視化の実践

データの瞬時可視化の実践

... キーワード：データ可視化， PIO-NET ，消費生活相談，消費者教育，ワークシート Ⅰ．はじめに 消費者問題の専門家を育成する目的で神戸市が 2009 年 9 月に開設した「神戸コンシューマー・スクー ル」で，筆者は講師の 1 人として経済・消費データの 解析の講義や演習を 5 年間担当してきた。その後の 2014 年 4 ...

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C3　データ可視化とツール

C3　データ可視化とツール

... データサイエンティスト育成 クラッシュコース 静的なグラフィックスのためのソフトウェア • 静的なグラフィックスを描くため（および統計解析のため）には フリーソフトウェアＲがよい ...

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超大質量ブラックホールのデータ収集とその可視化・分析

超大質量ブラックホールのデータ収集とその可視化・分析

... このモデルを信じるならば、 AGN はその初期段階において非常に濃いダストに覆われ て観測が非常に困難な状態、すなわち「隠された」状態になる。言い換えると、隠された AGN は進化段階の非常に初期の段階であり、 SMBH の成長および銀河進化の謎に直接迫 ることのできる貴重なサンプルなのである。ただし、繰り返しになるが、隠された AGN は観測が非常に困難なため、同定には赤外線から硬 X ...

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時間的な印象変化の分析によるマルチメディアデータ検索・可視化システム

時間的な印象変化の分析によるマルチメディアデータ検索・可視化システム

... 駅から得られるセンシング データ（1 日約 670 万人の乗客）を取得し、乗客の移動状況を分析するために 2,420 万通りの移動経路とセンシングデータを対象とした大規模データマイ ニング処理を行うシステムである。本システムは、各運行車両、駅、時間ご との乗降車状況を、1 ...

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構図の印象を可視化した構図学習支援システム

構図の印象を可視化した構図学習支援システム

... Keywords: Photograph, Composition, Visualizes, Diagram 概 要： 近年，写真撮影が多くの人にとって身近な行為となり，より見栄えのいい写真を撮りたい と考える人が増えている．写真には撮影者の意図するメッセージを伝える役割がある．明確 に伝える方法の一つとして主題の配置や構成などの構図がある．しかし，写真について専門 ...

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雑音を含むカオス時系列データの最小埋込み次元決定方法

雑音を含むカオス時系列データの最小埋込み次元決定方法

... ウス分布型雑音 を加 えたデー タ ,な らびに指尖脈波のデー タを用いて評価実験 を行 い ,提 案手法 の有効性 を 確 認 した。 キー ワー ド カオス ,時 系列 デー タ ,埋 込 み ,誤 り近傍法 ,指 尖脈波 一騰 伊 1。 ま え が き カオス時系列データの解析においては ,通 常 埋込みの手法 を用いて相空間上にア トラクタの 再構成が行われる [r] ...

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時系列ビッグデータの解析と予測

時系列ビッグデータの解析と予測

... 130 基礎心理学研究 第35巻 第2号 ユーザアクテビティの分析が盛んであり，一部の研究で はソーシャルメディアのダイナミクスをとらえるために 非線形モデルが用いられている。特に，著者らは非線形 モデルとテンソルを統合した非線形テンソル解析技術を 考案した。非線形テンソル解析は計算機科学において世 ...

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カオス時系列データの予測のためのパラメータ最適化手法

カオス時系列データの予測のためのパラメータ最適化手法

... 従来手法の問題点の１つは埋込み次元の不 足と考えられる。図３からわかるように，従 来手法では常に最小埋込み次元の３を用いて いるが，限界値のケースでは学習データ長が 大きくなると埋込み次元は４以上となる。提 案手法では，学習データ長が３ ０ ０ ０以上で埋込 み次元が４以上となっており，埋込み次元不 足という従来手法の問題点をある程度解決し ている。また，近 傍 点 ...

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1C2-1 ガウス過程回帰を用いた生体時系列データのモデル化

1C2-1 ガウス過程回帰を用いた生体時系列データのモデル化

... 今後は，本モデルを用いた，ノイズのフィルタリング処理や 効率的な通信のための圧縮処理などについて検討を行う予定で ある．スマートフォンでの処理を念頭に，ガウス過程回帰の近 似解法など，学習・推定処理の効率化についても検討をすすめ たい．また，３軸加速度など心電位以外の生体時系列データの ...

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リカレンスプロット : 時系列の視覚化を越えて (マクロ経済動学の非線形数理)

リカレンスプロット : 時系列の視覚化を越えて (マクロ経済動学の非線形数理)

... は、 リカレンスプロットの点のパターンを見ることにより解釈できる。 リカレンスプロッ トの言葉で解釈すると、 $r$ 位相推移性とは、 リカレンスプロットの最大インデックスの最小 値が最小インデックスの最大値よりも大きいことである。 周期点の $r$ 稠密性とは、 斜めに 点が連続する傾向にある所を周期解だと思いそのインデックス集合の和集合を求めると、 ...

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