Schedule†
| Mon | Tue | Wed | Thu | Fri |
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| 1 | | 研究発表会 | | | |
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| 2 | | | | |
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| 3 | | | | | 3年生演習 |
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| 4 | 自主演習 | | | | |
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| 5 | 博士MTG | | | | |
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遅延相関分析†
FOSE2017†
Memo†
- メトリクスの計算量が莫大なので，それを減らせるように考察してみては？
- 時系列モデルと遅延相関分析の比較ポイントがもやもやしてる
- 出力に関して…時系列モデル→データの値，遅延相関分析→相関係数
- 遅延相関分析で出てくる相関係数が実際のものか擬似相関なのか調べても良いのでは？
2017/11/21†
Done†
- データの作成(gitの読み込みがまだ)
- AICについて勉強
ToDo†
Memo†
- ○ヶ月後に遅延を与えた，というところに留まらずにたまたまなのか，必然なのか，その妥当性を調べる
2017/10/30†
Done†
- 解析の準備
- 山谷さんプログラムの理解（入出力だけでもわかれば...）
- Understandインストール
ToDo†
2017/10/16†
Done†
Memo†
- 遅延相関分析にグレンジャー因果性の必要性を話せれば．．．
ToDo†
2017/10/12†
Memo†
- 相関分析との評価
- 加算vs差分の現状を変えてみる
- 遅延係数を設定して，グレンジャー因果性を求める，からの相関分析
Done†
ToDo†
- 遅延相関分析の定式化
- ARIMA,VARのパラメータ抽出
- 卒論目次
2017/10/05†
Done†
- VARモデル・グレンジャー因果性についての理解
- データセットを用いてRで分析
- データの後部をカットして，カットした部分をVARモデルで予測 → 実際のデータとカットしたデータを比較
ToDo†
- VARモデル（単位根検定・共和分）の理解（必要なのか不明）
- 遅延相関分析の予測方法
- 具体的な比較方法
- 目次設定
Memo†
- 相関係数が違うデータセット10個用意
- 遅延相関分析を用いて，一番高くなった係数のパラメータ（加算・差分・遅延）を抽出
- 時系列モデルでデータセットを評価
- AR,VAR,ARIMA等の3種類×10個の評価
- モデルの係数を比較(y=axとか)
2017/09/27†
Done†
- 自己相関係数は時系列モデルを適用する前の段階で計算
- 正式には時系列モデルを使わなくても自己相関は求められる
- 適当な定常性のあるデータを使って自己相関係数を求めた
ToDo†
- カメラレディ提出
- 人工データの詳細を決める
- VARモデルの勉強
オープンラボ†
2017/09/12†
Done†
- FOSEライブ論文書いた
- 研究発表の場で意見を頂いた．
ToDo†
- 時系列モデルの自己相関係数をR or Pythonで
Memo†
- 説明変数を時間（1,2,3...），目的変数を何らかのものにすると，一変数の分析が適用可能
- 遅延相関分析>>>相関分析だから，関係は自明
- 「はじめに」と「おわりに」を端的に，他のところを肉付け
2017/09/06†
Done†
ToDo†
Memo†
- グレンジャー因果性は目的変数と説明変数の向きを調べる
2017/08/30†
Done†
ToDo†
2017/08/23†
Done†
- C言語で遅延相関分析を実装(STEP2まで)
- Pythonにプログラム移行中
- 輪講用の論文の理解
ToDo†
- Pythonのプログラム続きの実装
- 遅延相関分析，時系列モデルの特徴なり目的を箇条書き
2017/08/09†
Done†
- Python環境構築
- Rによるデータサイエンスの本で進めている途中
ToDo†
- 引き続き，Python，Rで時系列関係のものを触る
Memo†
- 院での研究では遅延相関分析で変数をたくさん増やしてみよう．
- Pythonは研究中に覚えていくもの
2017/08/02†
Done†
ToDo†
2017/07/26†
Done†
- 因子分析と回帰分析の違い，よくわからなかった
- グレンジャー因果性と因果関係の違い
ToDo†
2017/07/12†
Done†
ToDo†
- 回帰分析と因子分析の違い（明日のデータ解析で理解）
- 輪講用の論文，資料探し
- 最小二乗法の勉強
- 将来的にいろんな分析手法で人工的データを解析する
2017/07/05†
Done†
ToDo†
2017/06/28†
Done†
ToDo†
- 定常性，VARモデル，パラメータ推定の勉強
- ARIMA，VARの定常性問題
2017/06/14†
Done†
- AR,MA,ARMA,ARIMAモデル
- 6/15(Thu)輪講予定
- どんな物かはだいたいわかったが，一部理解がまだまだ(式，反転可能性，etc.)
ToDo†
- MAモデルの反転可能性
- 定常性
- VARモデル，グレンジャー因果性
これまで†
Done†
- OSS開発における共進化プロセスの理解のための遅延相関分析
ToDo†
- グレンジャー因果性とARモデル
- 論文探す
- Rでグレンジャー因果性について探る．
オフショア開発†
- オフショア開発の問題点について考察
- コミュニケーション(18%) --- 距離，時差，メール，etc.
- 仕様伝達・変更 & 意思疎通(13%) --- 知識，プロセス定義，ドキュメント，etc.
- 海外発注のオーバヘッド(13%)
- 主に異文化理解，習慣，開発プロセス，品質などが挙げられる．
- どこのサイトを見ても，コミュニケーション問題が課題として挙げられている．
- オフショア開発における，日本と海外の重視ポイント
- 日本のオフショア開発の目的はコスト低減 → コスト重視
- 海外では納期を重要視 → タイム重視
- コミュニケーション問題でブリッジSEという存在がある
- ブリッジSEってなにをやってるの？
- ブリッジSEには3種類の形態がある．(これについて深く勉強してみたい)
- 日本企業側がブリッジSEを配置するパターン
- 委託企業側がブリッジSEを配置するパターン
- プロジェクトチームから独立しているパターン
ToDo†
地理空間情報処理 （今のところなし） [#f08cc589]†
- QGISをインストール
- QGISを使うのは楽しそう，でもどんな研究ができるのかピンと来ない．
高専時代の論文†
Bookmarks†
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