蘆田
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
* Schedule [#s1c201d6]
|>|>|>|>|>|CENTER:|c
| |~Mon|~Tue|~Wed|~Thu|~Fri|h
|~1| 全体MTG | ユビキタスコンピューティング論 | ユビキタ...
|~2|~| | | | 人工知能論 |
|~3| ビジュアル情報特論 | | | | |
|~4| | 超音波応用工学特論 | | 陸水環境工学 | 大ゼミ |
|~5| | 知的ロボティクス | | | |
*遅延相関分析と時系列モデル(修論に向けて) [#k3ef182f]
**大ゼミ指摘事項 [#tf6820ec]
--予測して何が嬉しいの？
--加算係数・差分係数の設定理由は？
---加算係数と差分係数は，相関係数が一番高い係数のセットに...
--定常性は確約できてるの？
---データの差分を取ってフィリップスペロン検定を実施
--出てくる結果はデータ依存性が強いのでは？
---プロジェクト特有の結果が出る見込み，他のプロジェクトに...
--VARも回帰もパラメータいっぱいあって，過去をどれぐらい見...
--誤差が小さいとはどれぐらい小さいのか？
---遅延相関分析に基づく回帰モデルとVARモデルで比較した結果
--相関関係からどういった関係があると言えるの？グレンジャ...
---再考
**2018/05/16 [#ef25102a]
***Done [#c063ee97]
- Apache HTTPDのグレンジャー因果性を調査中
-- 今のところ100/349件
***ToDo [#l3f0ab40]
-プロジェクトの選定
--どのような傾向であるプロジェクトがいいのかを含めて
***Memo [#m01b255f]
- Mozilla，Eclipse，Android
-- ソフトウェア進化が著しいプロジェクトであるべき
**2018/04/23 [#oad47b72]
***ToDo [#ef505a06]
-ソースコード引き継ぎ
-グレンジャー因果性を5月末まで
--対象プロジェクトをApache含めて3つ
-ESEMのショートペーパー書く
--締め切り7/1
* 遅延相関分析(卒論) [#m41517ae]
**2018/02/05 [#d27a39d5]
***Done [#hc96dbaa]
- 実験結果が出た
***Todo [#h705f9cb]
- 考察，論文
**2018/01/29 [#j5105bb9]
***Done [#na43d5f0]
- VARモデルと遅延係数を用いた単回帰モデルの相対平均誤差を...
--VARモデル：4.03%
--単回帰モデル：4.48%
- 論文執筆
***ToDo [#ab2dc73e]
- 残りの関係について
- 論文執筆
***Memo [#jcc30003]
--時系列データが悪すぎる(変動がない)
--変動があるデータを見つけて分析する
**2018/01/22 [#j197156c]
***Done [#n4939baf]
- VARモデルと遅延係数を考慮した単回帰モデルのプログラム完成
-- 2000 ~ 2010を学習用，2011~2016をテスト用とした
- 相関係数の絶対値「0.4」以上のメトリクスについてVARと回...
-- 1件のみだった
-- CountLineが増えると1ヶ月後にAltCountLineCodeが減る
***ToDo [#h2c4383c]
- 残りの関係についても調べる
- 今週中に論文できているところまで見てもらう
**2018/01/16 [#yf1e5da3]
***Done [#wcd53d38]
- タイトル「時系列モデルと共進化プロセス理解のための遅延...
- 時系列モデルにて，定常なデータかどうか調べる単位根検定...
- 相関係数→回帰直線の傾き．切片への変換の仕方を理解
-- メトリクス間で遅延相関分析をした結果，最も高い相関係数...
-- 相関係数から回帰直線を描く → 回帰モデル
-- 回帰モデルと時系列モデルで解析
-- 実測値からの誤差比較
-Understand見積もり → Understand資料(&attachref(Understan...
***ToDo [#y4420ed2]
- 130種類のメトリクスを処理するプログラム作成
- 論文，実験方法
**2018/01/09 [#tc416e87]
***Done [#v1d0363a]
- VARモデルのプログラム
-- 適当な時系列データ(AirPassengers)で予測できた
- 論文の概要部分
***ToDo [#a9bb0138]
- プログラムに入力するデータ形式を調べる
- 説明変数は平均
-- 一ヶ月ごとの平均
- 実験方法を箇条書きで書いて，論文に書いていく
**2017/12/25 [#o88196a6]
***Done [#m6bc03b4]
- 山谷さんと連絡を取って行くにつれ，順序が全く違うことが...
- Bugzillaのデータをデータベースに格納するところ
- メーリングリストをmbox形式でとる → どこの話だろう...
-- Eclipse News Forum から Eclipse Community Forumsに変わ...
- apacheでやる
***ToDo [#d7bdb2ec]
- 柏さんにbugzillaのデータ取得・Understandの解析を頼んだ
-- XMLが出力結果として返ってくる
-- XMLを数値化する方法を考える
- 宮崎さんからDB内のメーリングリストを教えてもらう
- 山谷さんから情報収集して実践
- 実験方法を明確にする
- 理論は上西さんの卒論を参考に
**2017/12/18 [#o88196a6]
***Done [#tc5540fb]
- gitから時系列モデルを構築（途中）
- 論文，時系列モデルの説明を書いた
- メトリクスの話
-- Q. 意味のないメトリクスを減らすことはできるのか？
-- A. Eclipseプロジェクト以外なら意味のあるメトリクスにな...
- ARMAよりもARIMAのほうが予測精度は高め
-- ARIMAは定常化しARMAモデルを適用
--- Q. ARMAでの予測は必要？
--- A1. 遅延相関分析はARMAレベルでした，という結論を書く...
--- A2. 指標がたくさんあると，評価も具体的にできるからや...
- VARモデルからのグレンジャー因果性
***ToDo [#c1e88171]
- 先ほど，山谷さんからフィードバックがきたのでそれを踏ま...
- 時系列モデルの続き
- 論文執筆
**2017/12/11 [#d86233e9]
***Done [#s7936bb5]
- プログラム変更，修正
-- 不明点がいくつかあるので，山谷さんにメールを送る
- 時系列分析を使った予測モデル構築についての論文を読んだ
-- 明日輪講
***ToDo [#u89c08db]
- 引き続きプログラム修正
- 論文執筆
- 今日中に山谷さんにメールを送る
**12月第3週 [#d1b799f1]
- プログラムを動かしてデータセットを収集
- 論文第1章：序論 (背景)
**12月第4週 [#w090cf9d]
- 論文第1章：序論，第2章：関連研究・理論
**1月第2週 [#l2d7b320]
- 論文第3章：目的・アプローチ，第4章：実験方法
**1月第3週 [#x47a052f]
- 論文第5章：実験結果，第6章：考察
**1月第4週 [#m2d46028]
- 論文アブストラクト，まとめ
**1月第5週 [#qe70ce74]
- 完成させる
**2017/12/04 [#l2fe76bf]
***Done [#n6bc63d3]
***ToDo [#fc4fb8b4]
- まずプログラムを書いて実験
-- 2つプログラムがある
- Understandに入力するデータを作る
- 出力データをプログラムに通す
-- 遅延相関のプログラム
**2017/11/27 [#w952ec6e]
***ToDo [#a37070f1]
- 論文書く
- プログラム書く
- FOSEで指摘された部分を考え直す
**FOSE2017 [#h0d391cc]
***Memo [#o4761640]
- 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...
- 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...
- 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...
**2017/11/21 [#lbb25a1b]
***Done [#rbd46dfc]
- データの作成(gitの読み込みがまだ)
- AICについて勉強
***ToDo [#x981f870]
- 引き続きデータ作成
- 卒論書けるところまで
***Memo [#g74eebcb]
- ○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...
**2017/10/30 [#e31baae0]
***Done [#k233a58b]
- 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 [#i3a6db9d]
- 手順がわかってないので整理
- データの作成
**2017/10/16 [#b1333b01]
***Done [#qeed57d6]
- グレンジャー因果性と遅延相関分析の話
***Memo [#y60ca875]
- 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 [#k54a9000]
- データが定常性なのか調査
- 密度の話を論文で見る
**2017/10/12 [#s264d99e]
***Memo [#ycbe0b51]
- 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...
***Done [#v79f106a]
- ARモデルのパラメータ(係数)抽出
***ToDo [#hb3cf8a4]
- 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 [#g883fedc]
***Done [#w9217e93]
- 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...
***ToDo [#t9ada04a]
- VARモデル（単位根検定・共和分）の理解（必要なのか不明）
-- トレンド項，定数項の意味を調べる
- 遅延相関分析の予測方法
- 具体的な比較方法
- 目次設定
***Memo [#o8b5d1f6]
- 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（...
- 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 [#f11581c9]
***Done [#u94aca76]
- 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 [#ic3e9b8f]
- 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 [#ge8a1893]
- &attachref(蘆田_2017年度オープンラボ用ポスター.pdf);
**2017/09/12 [#z90e48f1]
***Done [#a69b06eb]
- FOSEライブ論文書いた
- 研究発表の場で意見を頂いた．
***ToDo [#s542b7e9]
- 時系列モデルの自己相関係数をR or Pythonで
***Memo [#y0f203a4]
- 説明変数を時間（1,2,3...），目的変数を何らかのものにす...
- 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 [#e88b2e6d]
***Done [#a25cac8c]
- 遅延相関分析と他手法の比較
-- 比較できるポイントを探している最中
***ToDo [#fd715a0a]
- 比較できるポイントの決定
- FOSE論文完成
***Memo [#fe8ce254]
- 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
-- 遅延相関分析を改良する際に必要かも
**2017/08/30 [#hb55981a]
***Done [#g38c1ca3]
- 遅延相関分析と他の分析手法の比較
***ToDo [#n82fdb9e]
- プログラム読む
**2017/08/23 [#j2930062]
***Done [#v2ab2aa0]
- 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 [#f46e17c6]
- 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 [#dec72190]
***Done [#uc4638dc]
- 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 [#v59e5f4f]
- 引き続き，Python，Rで時系列関係のものを触る
***Memo [#pc9db516]
- 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...
- Pythonは研究中に覚えていくもの
**2017/08/02 [#o996daa3]
***Done [#x3025342]
- 和分・差分の理解
- Rを動かそうとした．
***ToDo [#v56db793]
- 階差（差分）除去の適切な回数の調べ方
**2017/07/26 [#b817aaa2]
***Done [#ebe2a862]
- 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 [#ae48a7d1]
- 理解したい -> http://www5.cao.go.jp/keizai3/keizaiwp/wp...
**2017/07/12 [#cde40d7d]
***Done [#d52b7b40]
- 山谷さん研究の調査
-- 重回帰分析，因子分析でもいけそうとの意見が
***ToDo [#x727d727]
- 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 [#obac1fdf]
***Done [#l43cb4a5]
- VAR,グレンジャー因果性
***ToDo [#o15edc0b]
- 最小二乗法
- 研究の背景
**2017/06/28 [#md7f23b5]
***Done [#lf25f076]
- ARIMAモデル，定常性
***ToDo [#q8dd0d0c]
-- 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 [#yeb85eb5]
***Done [#f06834c2]
- 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...
***ToDo [#i7420d88]
-- 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 [#d433448c]
***Done [#m1ab17ae]
- 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
-- 5/25(Thu)輪講
--- 理解が不完全なので色々な意見を聞いた
***ToDo [#x661d91e]
-- 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 [#jb126935]
- オフショア開発の目的
-- 開発費の削減
-- 技術者の確保
-- 現地市場の進出
- 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...
-- 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...
-- 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...
- 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...
--- 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
--あまり現実的な研究でない．
** ToDo [#u38739dd]
- GSEの論文をたくさん読む
* 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...
* 高専時代の論文 [#t9ae4484]
- 高専
-- 卒業論文：&attachref(01_ashida.pdf);
- 学会
-- 蘆田誠人，内田眞司，“レポート評価支援システム構築に向...
&attachref(レポート評価支援システム構築に向けた文章の特徴...
* Bookmarks [#v78163ef]
- 奈良高専
-- [[奈良工業高等専門学校 内田研究室>http://uchilab.info...
-- [[教育システム情報学会 学生研究発表会>http://www.jsis...
終了行:
* Schedule [#s1c201d6]
|>|>|>|>|>|CENTER:|c
| |~Mon|~Tue|~Wed|~Thu|~Fri|h
|~1| 全体MTG | ユビキタスコンピューティング論 | ユビキタ...
|~2|~| | | | 人工知能論 |
|~3| ビジュアル情報特論 | | | | |
|~4| | 超音波応用工学特論 | | 陸水環境工学 | 大ゼミ |
|~5| | 知的ロボティクス | | | |
*遅延相関分析と時系列モデル(修論に向けて) [#k3ef182f]
**大ゼミ指摘事項 [#tf6820ec]
--予測して何が嬉しいの？
--加算係数・差分係数の設定理由は？
---加算係数と差分係数は，相関係数が一番高い係数のセットに...
--定常性は確約できてるの？
---データの差分を取ってフィリップスペロン検定を実施
--出てくる結果はデータ依存性が強いのでは？
---プロジェクト特有の結果が出る見込み，他のプロジェクトに...
--VARも回帰もパラメータいっぱいあって，過去をどれぐらい見...
--誤差が小さいとはどれぐらい小さいのか？
---遅延相関分析に基づく回帰モデルとVARモデルで比較した結果
--相関関係からどういった関係があると言えるの？グレンジャ...
---再考
**2018/05/16 [#ef25102a]
***Done [#c063ee97]
- Apache HTTPDのグレンジャー因果性を調査中
-- 今のところ100/349件
***ToDo [#l3f0ab40]
-プロジェクトの選定
--どのような傾向であるプロジェクトがいいのかを含めて
***Memo [#m01b255f]
- Mozilla，Eclipse，Android
-- ソフトウェア進化が著しいプロジェクトであるべき
**2018/04/23 [#oad47b72]
***ToDo [#ef505a06]
-ソースコード引き継ぎ
-グレンジャー因果性を5月末まで
--対象プロジェクトをApache含めて3つ
-ESEMのショートペーパー書く
--締め切り7/1
* 遅延相関分析(卒論) [#m41517ae]
**2018/02/05 [#d27a39d5]
***Done [#hc96dbaa]
- 実験結果が出た
***Todo [#h705f9cb]
- 考察，論文
**2018/01/29 [#j5105bb9]
***Done [#na43d5f0]
- VARモデルと遅延係数を用いた単回帰モデルの相対平均誤差を...
--VARモデル：4.03%
--単回帰モデル：4.48%
- 論文執筆
***ToDo [#ab2dc73e]
- 残りの関係について
- 論文執筆
***Memo [#jcc30003]
--時系列データが悪すぎる(変動がない)
--変動があるデータを見つけて分析する
**2018/01/22 [#j197156c]
***Done [#n4939baf]
- VARモデルと遅延係数を考慮した単回帰モデルのプログラム完成
-- 2000 ~ 2010を学習用，2011~2016をテスト用とした
- 相関係数の絶対値「0.4」以上のメトリクスについてVARと回...
-- 1件のみだった
-- CountLineが増えると1ヶ月後にAltCountLineCodeが減る
***ToDo [#h2c4383c]
- 残りの関係についても調べる
- 今週中に論文できているところまで見てもらう
**2018/01/16 [#yf1e5da3]
***Done [#wcd53d38]
- タイトル「時系列モデルと共進化プロセス理解のための遅延...
- 時系列モデルにて，定常なデータかどうか調べる単位根検定...
- 相関係数→回帰直線の傾き．切片への変換の仕方を理解
-- メトリクス間で遅延相関分析をした結果，最も高い相関係数...
-- 相関係数から回帰直線を描く → 回帰モデル
-- 回帰モデルと時系列モデルで解析
-- 実測値からの誤差比較
-Understand見積もり → Understand資料(&attachref(Understan...
***ToDo [#y4420ed2]
- 130種類のメトリクスを処理するプログラム作成
- 論文，実験方法
**2018/01/09 [#tc416e87]
***Done [#v1d0363a]
- VARモデルのプログラム
-- 適当な時系列データ(AirPassengers)で予測できた
- 論文の概要部分
***ToDo [#a9bb0138]
- プログラムに入力するデータ形式を調べる
- 説明変数は平均
-- 一ヶ月ごとの平均
- 実験方法を箇条書きで書いて，論文に書いていく
**2017/12/25 [#o88196a6]
***Done [#m6bc03b4]
- 山谷さんと連絡を取って行くにつれ，順序が全く違うことが...
- Bugzillaのデータをデータベースに格納するところ
- メーリングリストをmbox形式でとる → どこの話だろう...
-- Eclipse News Forum から Eclipse Community Forumsに変わ...
- apacheでやる
***ToDo [#d7bdb2ec]
- 柏さんにbugzillaのデータ取得・Understandの解析を頼んだ
-- XMLが出力結果として返ってくる
-- XMLを数値化する方法を考える
- 宮崎さんからDB内のメーリングリストを教えてもらう
- 山谷さんから情報収集して実践
- 実験方法を明確にする
- 理論は上西さんの卒論を参考に
**2017/12/18 [#o88196a6]
***Done [#tc5540fb]
- gitから時系列モデルを構築（途中）
- 論文，時系列モデルの説明を書いた
- メトリクスの話
-- Q. 意味のないメトリクスを減らすことはできるのか？
-- A. Eclipseプロジェクト以外なら意味のあるメトリクスにな...
- ARMAよりもARIMAのほうが予測精度は高め
-- ARIMAは定常化しARMAモデルを適用
--- Q. ARMAでの予測は必要？
--- A1. 遅延相関分析はARMAレベルでした，という結論を書く...
--- A2. 指標がたくさんあると，評価も具体的にできるからや...
- VARモデルからのグレンジャー因果性
***ToDo [#c1e88171]
- 先ほど，山谷さんからフィードバックがきたのでそれを踏ま...
- 時系列モデルの続き
- 論文執筆
**2017/12/11 [#d86233e9]
***Done [#s7936bb5]
- プログラム変更，修正
-- 不明点がいくつかあるので，山谷さんにメールを送る
- 時系列分析を使った予測モデル構築についての論文を読んだ
-- 明日輪講
***ToDo [#u89c08db]
- 引き続きプログラム修正
- 論文執筆
- 今日中に山谷さんにメールを送る
**12月第3週 [#d1b799f1]
- プログラムを動かしてデータセットを収集
- 論文第1章：序論 (背景)
**12月第4週 [#w090cf9d]
- 論文第1章：序論，第2章：関連研究・理論
**1月第2週 [#l2d7b320]
- 論文第3章：目的・アプローチ，第4章：実験方法
**1月第3週 [#x47a052f]
- 論文第5章：実験結果，第6章：考察
**1月第4週 [#m2d46028]
- 論文アブストラクト，まとめ
**1月第5週 [#qe70ce74]
- 完成させる
**2017/12/04 [#l2fe76bf]
***Done [#n6bc63d3]
***ToDo [#fc4fb8b4]
- まずプログラムを書いて実験
-- 2つプログラムがある
- Understandに入力するデータを作る
- 出力データをプログラムに通す
-- 遅延相関のプログラム
**2017/11/27 [#w952ec6e]
***ToDo [#a37070f1]
- 論文書く
- プログラム書く
- FOSEで指摘された部分を考え直す
**FOSE2017 [#h0d391cc]
***Memo [#o4761640]
- 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...
- 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...
- 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...
**2017/11/21 [#lbb25a1b]
***Done [#rbd46dfc]
- データの作成(gitの読み込みがまだ)
- AICについて勉強
***ToDo [#x981f870]
- 引き続きデータ作成
- 卒論書けるところまで
***Memo [#g74eebcb]
- ○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...
**2017/10/30 [#e31baae0]
***Done [#k233a58b]
- 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 [#i3a6db9d]
- 手順がわかってないので整理
- データの作成
**2017/10/16 [#b1333b01]
***Done [#qeed57d6]
- グレンジャー因果性と遅延相関分析の話
***Memo [#y60ca875]
- 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 [#k54a9000]
- データが定常性なのか調査
- 密度の話を論文で見る
**2017/10/12 [#s264d99e]
***Memo [#ycbe0b51]
- 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...
***Done [#v79f106a]
- ARモデルのパラメータ(係数)抽出
***ToDo [#hb3cf8a4]
- 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 [#g883fedc]
***Done [#w9217e93]
- 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...
***ToDo [#t9ada04a]
- VARモデル（単位根検定・共和分）の理解（必要なのか不明）
-- トレンド項，定数項の意味を調べる
- 遅延相関分析の予測方法
- 具体的な比較方法
- 目次設定
***Memo [#o8b5d1f6]
- 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（...
- 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 [#f11581c9]
***Done [#u94aca76]
- 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 [#ic3e9b8f]
- 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 [#ge8a1893]
- &attachref(蘆田_2017年度オープンラボ用ポスター.pdf);
**2017/09/12 [#z90e48f1]
***Done [#a69b06eb]
- FOSEライブ論文書いた
- 研究発表の場で意見を頂いた．
***ToDo [#s542b7e9]
- 時系列モデルの自己相関係数をR or Pythonで
***Memo [#y0f203a4]
- 説明変数を時間（1,2,3...），目的変数を何らかのものにす...
- 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 [#e88b2e6d]
***Done [#a25cac8c]
- 遅延相関分析と他手法の比較
-- 比較できるポイントを探している最中
***ToDo [#fd715a0a]
- 比較できるポイントの決定
- FOSE論文完成
***Memo [#fe8ce254]
- 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
-- 遅延相関分析を改良する際に必要かも
**2017/08/30 [#hb55981a]
***Done [#g38c1ca3]
- 遅延相関分析と他の分析手法の比較
***ToDo [#n82fdb9e]
- プログラム読む
**2017/08/23 [#j2930062]
***Done [#v2ab2aa0]
- 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 [#f46e17c6]
- 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 [#dec72190]
***Done [#uc4638dc]
- 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 [#v59e5f4f]
- 引き続き，Python，Rで時系列関係のものを触る
***Memo [#pc9db516]
- 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...
- Pythonは研究中に覚えていくもの
**2017/08/02 [#o996daa3]
***Done [#x3025342]
- 和分・差分の理解
- Rを動かそうとした．
***ToDo [#v56db793]
- 階差（差分）除去の適切な回数の調べ方
**2017/07/26 [#b817aaa2]
***Done [#ebe2a862]
- 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 [#ae48a7d1]
- 理解したい -> http://www5.cao.go.jp/keizai3/keizaiwp/wp...
**2017/07/12 [#cde40d7d]
***Done [#d52b7b40]
- 山谷さん研究の調査
-- 重回帰分析，因子分析でもいけそうとの意見が
***ToDo [#x727d727]
- 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 [#obac1fdf]
***Done [#l43cb4a5]
- VAR,グレンジャー因果性
***ToDo [#o15edc0b]
- 最小二乗法
- 研究の背景
**2017/06/28 [#md7f23b5]
***Done [#lf25f076]
- ARIMAモデル，定常性
***ToDo [#q8dd0d0c]
-- 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 [#yeb85eb5]
***Done [#f06834c2]
- 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...
***ToDo [#i7420d88]
-- 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 [#d433448c]
***Done [#m1ab17ae]
- 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
-- 5/25(Thu)輪講
--- 理解が不完全なので色々な意見を聞いた
***ToDo [#x661d91e]
-- 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 [#jb126935]
- オフショア開発の目的
-- 開発費の削減
-- 技術者の確保
-- 現地市場の進出
- 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...
-- 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...
-- 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...
- 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...
--- 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
--あまり現実的な研究でない．
** ToDo [#u38739dd]
- GSEの論文をたくさん読む
* 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...
* 高専時代の論文 [#t9ae4484]
- 高専
-- 卒業論文：&attachref(01_ashida.pdf);
- 学会
-- 蘆田誠人，内田眞司，“レポート評価支援システム構築に向...
&attachref(レポート評価支援システム構築に向けた文章の特徴...
* Bookmarks [#v78163ef]
- 奈良高専
-- [[奈良工業高等専門学校 内田研究室>http://uchilab.info...
-- [[教育システム情報学会 学生研究発表会>http://www.jsis...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/wadanyan.png "[PukiWiki]")
