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今夜は動的モデリングよ～Dynrで簡単クッキング！～
- 3. ※謝罪 • 今回はパッケージの紹介のみに限らせていた だきます。数式などの詳細はOu et al., (2017) および関連文献を適宜参照してください。
- 4. Dynamics に関する科学的関心 Kunisato & Unadon, 2017 MAR_VAR model Namba, unpublish data
- 5. 心理学の目的 (Hockenbury & Hockenbury, 2010) • 行動・心理プロセスを理解していくこと 個人の発達・行動・思考は時系列上で発展していく 動的情報に関する関心 (e.g., Krumhuber et al., 2013) = Dynamics を扱う必要性！！
- 6. 世はまさに…
- 7. 動的モデリング時代！
- 8. 今日の話 dynrの紹介
- 9. What is dynr? • Linear and Nonlinear Dynamic Modeling のためのパッケージ 利点： 1. multi-subject model にも対応 2. 非線形 model も適用可 3. 全 model で regime switching 実装可 4. C言語ベースなので計算が速い
- 10. これまでの関連パッケージ • OpenMx (linear only) • cstem (linear, continuous time only) • MATLAB (single subject) • MKFM6 (linear only) • dlm (slow) • SsfPack (single subject) • Mplus 8 (linear only) • Rstan (Hentai only)
- 11. What is dynr? • Linear and Nonlinear Dynamic Modeling のためのパッケージ 利点： 1. multi-subject model にも対応 2. 非線形 model も適用可 3. 全 model で regime switching 実装可 4. C言語ベースなので計算が速い
- 12. Regime Switching とは? • Regime = 「見えざる状態」を意味する。 • 各Regimeは離散的な一つの動的プロセスの 状態空間を指す • 市場：「好況」「不況」など • 生体モデル：「夏季」「冬季」など
- 13. モデリングの枠組み • 状態方程式 (system model: 真の状態遷移) • 観測方程式 (measurement model: 観測時の状態遷移) • 初期値 ⇒ prep.*Dynamics() ⇒ prep.measurement() ⇒ prep.initial() Kim filter (およびその拡張版) によってRegimeごとの 状態空間モデル＋非線形関数への拡張が可能に！
- 14. 料理をはじめましょう
- 15. 料理？ dynr… ※開発者談 関数も料理っぽい 名前に！(recipe関数) • prep. *() • dyneRecipe class • dynr.cook() ©ラブライブ！ dyner… diner… dinner !?
- 16. 料理フローチャート • dynr.data() で素材づくり (データ作成) • prep. *() でレシピつくり (* = measurement, regimes, †Dinamics, initial and noise: 観測・ 状態方程式などの下準備) • dynr.model() でデータとレシピを合成 • dynr.cook()で料理開始！(計算Start！) • summary()やplot()で実食！(結果＋視覚化！)
- 17. 扱うデータ (Yang & Chow, 2010) 情動喚起画像 このデータを使います！
- 18. 理論的想定 • 2種類のRegime Activated Regime （表情が情動に影響うける） Deactivated Regime （表情と情動に関連無し） たのしい たのしい
- 19. データを用意します
- 21. データとレシピをまとめます
- 24. 料理の出来栄え 添え字１＝Deactivated Regime 添え字２＝Activated Regime 切片 (μ) はそんなに変わらない！
- 25. 料理の出来栄え でも自己相関 (φ) や、主観報告に よる傾き (β) は大きく変化！！ Activated Regimeを支持！！
- 27. 料理の見栄え
- 28. レシピを見直すことも可能！
- 29. What is dynr? • Linear and Nonlinear Dynamic Modeling のためのパッケージ 利点： 1. multi-subject model にも対応 2. 非線形 model も適用可 3. 全 model で regime switching 実装可 4. C言語ベースなので計算が速い非線形モデルもいってみよー！
- 31. 方程式 応用例 • 青年期での喫煙や飲酒などの広がり (Rodgers and Rowe, 1993; Rodgers et al., 1998) • 認知エイジングモデル (Chow & Nesselroade, 2004) • カップルの感情Dynamicsモデル (Chow et al., 2007) ↑ 捕食者が被食者の数に依存することを表現する方程式系
- 32. 理論的想定 • 2種類のRegime Summer Regime （古典的なpre~model） Winter Regime （冬眠してるので非活発）
- 35. 他にもあるぞ非線形モデル Damped Oscillator Model (サーモスタット的なモデル) で1週間の情動 Dynamics (「Blue Monday」など) を検討 (Chow et al., 2005) Latent Stochastic Differential Equation Models で拡張・収縮 血圧・心拍Dynamicsを検討 (Lu et al., 2015)
- 36. 開発者いわく。。。 • The dynr package allows users free access to computationally efficient algorithms from a simple and easy-to-learn interface…. (Ou et al., 2017)
- 38. 参考文献 • Ou, L., Hunter, M. D., & Chow, S. M. (2017). What’s for dynr: A package for linear and nonlinear DYNamic modeling in R. Journal of Statistical Software. • Yang M, Chow SM (2010). “Using State-Space Model with Regime Switching to Represent the Dynamics of Facial Electromyography (EMG) Data.” Psychometrika: Application and Case Studies, 74(4), 744–771. • https://quantdev.ssri.psu.edu/resources/what%E2%80%99s-dynr- package-linear-and-nonlinear-dynamic-modeling-r • https://modeling.uconn.edu/wp- content/uploads/sites/1188/2016/05/What%E2%80%99s-for-dynr- A-package-for-linear-and-nonlinear-DYNamic-modeling-in-R.pdf