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行為分析之時間序列分析 / Time Sequential Behavior Analysis

行為分析之時間序列分析 / Time Sequential Behavior Analysis

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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。

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行為順序檢定:滯後序列分析 / Behavior Analysis: Lag Sequential Analysis

行為順序檢定:滯後序列分析 / Behavior Analysis: Lag Sequential Analysis

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這是巨量資料探勘與統計應用課程的投影片「行為順序檢定:序列分析」。本單元是屬於系列課程中的「資料檢定級」的最後一個單元,處理資料類型也是在行為的「類別」類型資料,使用的分析技術就是以前我常常提到的滯後序列探勘(lag sequential analysis)。滯後序列分析是延伸前一單元列聯表的檢定方式,但是不像卡方統計量是用於檢定整體列聯表,它使用Allison與Liker(1982)的調整後殘差計算方式來做細格檢定。雖然資料類型都以列聯表呈現,不過計算方法可是差很多的喔。跟以前我介紹滯後序列分析的內容相比,這次不僅採用比較嚴謹的Allison與Liker的計算方法,還加入了相關係數Yule'Q的計算,並直接用jsPlumb畫出了事件轉移圖。本單元使用我所開發的滯後序列分析計算器來作計算,包含兩個實作學習單跟一份測驗,供同學邊看邊練習。

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談歷程資料分析:從摘要統計到個別序列 / Analyzing Activity Logs: From Summary Statistics to Individual Sequence

談歷程資料分析:從摘要統計到個別序列 / Analyzing Activity Logs: From Summary Statistics to Individual Sequence

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最近我試著應用機器學習到歷程序列資料的分析上,想說在這裡記錄一下進度與想法。不過在講歷程序列資料的分析之前,我想有必要先跟大家回顧一下所謂的歷程資料(activity logs)中的摘要統計與個別序列的差別,以及分析歷程統計資料和歷程序列資料的可能做法,這樣才能說明為什麼我要將機器學習應用在歷程序列資料分析上。這些方法跨了相當多領域,有些技術解釋與名詞選擇不甚嚴謹,望各位先進不吝指教。

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序列分析工作坊問答記錄 / Sequential Analysis’s Q&A

序列分析工作坊問答記錄 / Sequential Analysis’s Q&A

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我之前寫過一篇「行為編碼與序列分析演講和PHP版本序列分析工具」,裡面介紹了序列分析的基本概念。不過很多細節並沒有在投影片上直接描述。以下我就根據讀者的提問來一一回答。

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