時系列観測データとの比較
時系列ビッグデータの解析と予測
... SpikeM （Matsubara, Sakurai, Prakash, Li, & Faloutsos, 2015） は，BlogやTwitterを始めとするソーシャルネット ワーク上において，噂やニュース等の情報が，時間が経 過するごとに，どのように拡散し減衰していくかを表現 する （Figure 1参照）。提案手法は，ユーザ間のグラフ構 ...
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時系列データ解析ツール Oscope Professional「音質評価パック」
... 価 の た め の 6 つ の パ ラ メー タ で 、人 の 耳 の 感 じ 方 を 数 値 化 しま す 。 計測された音圧に対して、等ラウドネス曲線、スペクトルマスキ ング効 果などを考 慮してラウドネス（ 音の大きさ）をより人 間の 感覚に近く算出するのが、ラウドネス値（sone値）です。特に高 ...
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時系列解析と自己回帰モデル
... トレンド ( 長期的傾向 ) 期間を通して時間に比例して増減する傾向 . 一過的な増減 → 移動平均ではっきり見えるようになる 短い周期の 周期的変動 季節 , 週 , 月 , 年 → ( 周期くらいの ) 移動平均で消える . ( もとのデータ ) −( 移動平均 ) ではっきり見える ...
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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
... ル生体センサを用いて取得を行った． （図 1 参照）．本モバイル 生体センサは，小型のマルチセンサユニットであり， MPU ， フラッシュメモリ， 5 種類のセンサ （心電位，３軸加速度，気 圧，温度，湿度），リチウムイオンバッテリ，無線通信モジュー ル等を本ユニット内に内蔵している．心電位をセンシングする 場合は，電極付きのベルトやシール型電極などで，本体の計 ...
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0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌
... 単純移動平均 (時系列データ) 現在時刻の値を含めて、過去 n 点でのプロセス変数の平均値を、 平滑化後の値にする (予測するときは 前後点 をとれないため) • 時刻ごとに計算する • n を 窓枠の数 と呼ぶ ...
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データ・スヌーピングを考慮したテクニカル分析の有効性の時系列的推移
... ウ平均株価の日次収益率を時系列モデルに適合させ，その残差を復元抽出することによって，擬似的な 時系列データを生成することであった。また，我が国においても，ブートストラップ法を用いた研究が 行われている。例えば，山﨑 （2008） は国内の株式市場における株価の長期パフォーマンスに関する測 ...
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教育サービスの生産および費用に関する時系列データの構築:1955–2017年
... C12 の比率を用いている。 2003 年以前については国立学校特別会計のもと、資金調達は移転等に関する施設費の支弁の目的に限定されていたた め、「その他の所定支払金」のうち 10%が C12 であると仮定している。また、DB01 を利用する公立の短期大学および大学に ついては、地方独立行政法人法施行令第 18 ...
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目した比較を行う 2. データ対象とした地震系列は 染井 他 9) によって解析された 8 地震系列に 1996 年宮城県北部の地震 (1996 宮城北部 ) を加えた 9 地震系列 291 の地震 (M w : ) である 図 1 に 各地震系列の本震震央位置と F-net 10)
... 24) Eshelby, J. : The determination of the elastic field of an ellipsoidal inclusion, and related problems. Proc. R. Soc. London, Ser. A, Vol.241, 1957, pp.376-396. 25) Miyakoshi, K., T. Kagawa, H. Sekiguchi, T. Iwata ...
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時系列衛星データによるタイ2011年の洪水氾濫分析
... SARデータを用いることで推定を行なっている。こ のような現地観測データは必ずしも洪水氾濫が発生した 地域において整備されている訳ではなく，むしろデータ が整備されていない地域であるケースが多い。既存の手 法では上記のようなデータが揃わない場合，洪水氾濫水 ...
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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
... で実際に使用した埋込み次元と近傍点の数を 図３，図４に示す。図２より，提案手法では 限界値にかなり近い相対誤差となっている。 一方，従来手法の相対誤差は，学習データ長 が小さいときは限界値に近いが，学習データ 長が５ ０ ０ ０を超えると限界値から乖離する。す なわち，提案手法は，限界にかなり近い予測 ...
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GNU Rの紹介と時系列解析への適用
... 2 線形時系列モデル ここで，今回取り扱う最も簡単な線形時系列モデ、ルについて紹介したいと思います.ただし，各モ デルについて詳細(定常性の条件，反転可能性など)に取り扱うことはせずに，各モデ、ルが時間領域 で、持っと特徴ならびに予測に関する特徴を，まとめて紹介します.また，モデ、ルを決定するために必 要なパラメータ数の決定(モデ、ルの同定)に用いられる情報量規準に[r] ...
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時系列複数SARデータの干渉解析による地盤沈下モニタリング ―青森県・津軽平野の解析を例として―
... の観測の際の衛星の位置のズレによって生じる軌道誤 差，大気中に不均一に存在する水蒸気によるマイクロ波 の遅延によって生じる位相遅延誤差，電離層の霍乱によ る誤差がある。しかし，大気中の水蒸気によるマイクロ 波の位相遅延による誤差や電離層の霍乱による誤差は， ...
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1 1. 集録しているデータの特徴 (1) 自治体別 時系列のデータを集録 47 都道府県別または 1741 市区町村別の数値データを収録 自治体間の差異を定量的に比較できます データの特徴 市区町村別データについては合併調整を実施済 最大で約 40 年分のデータを集録 (1975~ 直近までのうち
... （例）地域差指数（市町村国保・一人当たり医療費） （４）「調べたい自治体」を選ぶ （１）「データ種別」で「都道府県別」データを選んだ場合は 「都道府県」を選び、「市区町村別」データを選んだ場合は 「都道府県」→「市区町村」の順に選びます。 ...
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時系列解析
... t のランダムウォーカーの 座標 X(t) 時系列解析 時系列を解析する手法群 経済統計学でさかん ...目的 時系列を再現する . t ≤ T のデータから t > T を予測する . 標本 ( データ ) を解析 ...
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3C4-5 オンライン処理による多次元時系列データのモチーフ長を考慮したモチーフ発見
... まず，固定長のモチーフ発見を行う既存手法と，提案手法を 比較する．図 4 の結果を人の目で見た場合，既存手法による モチーフの方がより類似度が高いと判断できる．これは，提案 手法では，データが符号化された状態で類似度の判定が行われ ることが原因であると思われる．また，提案手法によって得ら ...
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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
... ．画像 の分野以外でも，音声データの識別や時系列データの予測への 適用が報告されている [Lee 09][Dalto 14] ．本稿では，ディー プラーニングにおけるプレトレーニングの再構築誤差を用いた ...
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2. 時系列分析 プラットフォームの使用法 JMP の 時系列分析 プラットフォームでは 一変量の時系列に対する分析を行うことができます この章では JMP のサンプルデ ータを用いて このプラットフォームの使用法をご説明します JMP のメニューバーより [ ヘルプ ] > [ サンプルデータ ]
... JMP の時系列分析では、一変量の時系列データに対する分析や予測を行うことができ、時系列データに対するグラフ表示、時系 列モデルのあてはめ、モデルの評価、予測まで、対話的に分析を実行することができます。 ...
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所得の水準とばらつきの時系列的推移について－JGSSと政府統計の比較－
... 本稿の結論を先取りすれば、平均所得で見た場合、JGSS と政府統計の間には著しく大きな乖離は観 察されない。時系列的な推移についても類似のトレンドを有している。他方、所得のばらつきについ ては JGSS と政府統計の間に乖離があり、時系列的な推移についても異なるトレンドが観察される。 ...
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研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x HandRi
... ‒ バイグラムを⽤用いた⾃自然⾔言語⽂文⽣生成 ▶ Zero-‐‑‒shot学習による⾔言語資源の拡充 ‒ 転⽤用可能な⾔言語資源の量量に応じた精度度で⾃自然⾔言語⽂文 が⽣生成されることを確認した ...
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HOKUGA: 経営科学とOR のためのWeb プログラミングによる需要予測の時系列データ解析
... る と 作 成 さ れ た JavaScript 関 数 times- eries1 を実行するように作られている。関数 timeseries1 では，時系列分析と散布図の作 成を行っている。フォームタグに入力された データは，データ数は変数 n に，時間変数 x のラベルは配列 dx[]に，時間変数 x は⚑か ...y ...
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