R시계열 분석

시계열분석은 생존분석이나 의생명에비해서 잘 모르는 분야인데 그럼에도 많은 자료들이 온라인에 있기 때문에 따라가기 쉬울 것 같다고 생각을 했다....
 
 
40일기간의 수면시간/수면점수를 분석하는 방법은 시계열분석밖에는 없는,,,

 요 30명의 반복측정데이터를 가지구

1) 시계열데이터로 시각화
2)자기 상관 및 편 자기 상관 분석: 
3)ARIMA
4) 시간고정공변량에대해서는 회귀모형
등등...생각해보고
 
 
시행착오

모든이들을 때려넣은 일자별 슬립스코어

이것은 그룹별로 나눠 그린
그룹이라함은 바로연령대
인간이 별로 없어서그런가
그룹별로 그려도 정말 안 예쁜 그래프가 그려진다.

이제 정상성을 만족하는지 테스트를해보았다
 

정상성을 만족한다는것같은데 정확하지는 않다.;;ㅎ
 
 
시계열을 의미있게 다루려면 정확한 예측을 하는게 필요한데, 그게 힘든것같다 ㅎㅎ
요일별로 seasonality를 어떻게 해결하는지 전혀모름.
그래서 그냥 무식하게 하나씩 나누기로햇다.
 
 

<요일별 wakeupduration을 예측>

 
이 데이터에서 wakeupduration은 time spent awake,즉 누워서 깬 채로 보낸 시간을 나타낸다.

왼쪽은 요일별 wakeupduration 평균이고, 오른쪽은 요일로 나눠서 각각 시계열분석을한다음 (40일간의 다중시계열데이터이므로time point는 요일마다 5~6개이다) wakeupduration이 요일마다 어떻게 다르게 추정되었는지 시각적으로 나타냈다.
 
 
 

<요일별 수면점수예측>

연구질문:
과거 측정을 사용하여 다음 날의 수면 시간/수면 점수를 정확하게 예측할 수 있는가?

시계열데이터를활용한 요일별 sleep score heatmap, 하지만 별 의미는 없지. \

y축은 주별로 나눠서 보여준 것이다.
확실히 주말에더잘자는느낌인거같기도허공
데이터시각화를 넣으면 있어보일거 같길래.ㅎ

요일별 sleep score의 평균이다~

요일별 sleep score의 예측치이다!
 

점수예측치가 꽤 차이가 난다는거임요.
어쨌든 그냥 평균을 분석하지않고 시계열분석을써서  ~예측~을 함으로써 반복측정한 거를 그나마 살릴 수있지않을까하는생각을...#아님말고