行為分析之時間序列分析 / Time Sequential Behavior Analysis
這是閱讀Bakeman兩本書中行為序列分析與時間相關的兩個章節「9. Analyzing time sequences」跟「11. Time-window and log-linear sequential analysis」的簡報內容。Bakeman將事件編碼的類別資料轉換成比率數字的連續變項，再結合了時間序列分析(Time-series analysis)技術進行處理。在另外一本書則是介紹高階列聯表分析技術線性對數模型(Log-Linear Analysis)，可以分析超越雙事件到N事件的序列檢定。
大綱 / Outline
Chapter 9. Analyzing time sequences
- 考量時間的滯後序列分析
- 時間序列分析
Chapter 11. Time-window and log-linear sequential analysis
- 時間窗格序列分析
- 對數線性分析
投影片 / Slide
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參考書目 / Reference
這份簡報由Bakeman寫的兩本書中各其中一個章節所組成。
Observing interaction: an introduction to sequential analysis
Bakeman, R., & Gottman, J. M. (1997). Observing interaction: an introduction to sequential analysis. Cambridge: University Press.
本投影片介紹第9章「Analyzing time sequences」。
Sequential analysis and observational methods for the behavioral sciences
Bakeman, R., & Quera, V. (2011). Sequential analysis and observational methods for the behavioral sciences. Cambridge; New York: Cambridge University Press.
本投影片介紹第11章「Time-window and log-linear sequential analysis」。
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Bakeman的書中介紹了理論，不過並沒有講述太多技術的細節。所以我在其他的文章實作了很多相關技術。這份投影片其實是在去年年底完成的，而後來的許多篇文章中所提及的技術，都是為了延伸這份投影片的內容，深入分析行為資料而實作。這些技術包括：
- 基本的滯後序列分析：行為順序檢定：滯後序列分析
- 時間序列分析：用Excel實作指數平滑法、用R實作時間序列的交叉相關分析 跟 用Weka實作多變項時間序列預測 (我居然用了三種不同的工具來做時間序列分析？)
- 多事件順序預測：行為順序預測：動態貝氏網路
之後我會再放上當時補充的「時間序列分析與預測」與「對數線性模式」，一份一份慢慢來寫吧。
