@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00186068,
 author = {山岸, 祐己 and 岩﨑, 清斗 and 斉藤, 和巳 and Yuki, Yamagishi and Kiyoto, Iwasaki and Kazumi, Saito},
 issue = {10},
 month = {Feb},
 note = {状態変化をともなう周期的時系列データは，変化が複雑な場合，無駄な情報量が多く，そのまま可視化しても解釈が難しいため，それらを単純化することを目的とした技術は重要であると言える．よって，本論文では，観測データの状態の確率分布はなんらかの理由で時間と共に変化していると考え，その変化をレジームスイッチングに基づくタイムラインとして表現する手法を提案する．提案手法は，各レジームにおける観測データは多項分布に従っていると仮定し，それらの尤度を最大化することによって，モデルパラメータとスイッチング時刻を推定する．また，提案手法の有効性を検証するため，平均的なモデルとの乖離が大きい時系列データを可視化する実験を行う．, Periodic time series data with categorical condition changing is hard to visualize due to lots of useless information when the condition fluctuations are complicated. Thus, we assume that the probability distribution of conditions in observed data usually changes over time due to several reasons, we propose a method for simplifying and visualizing such complicated time series data as timelines based on switching regimes. Namely, by assuming that fundamental condition changing in each regime obeys a multinomial distribution model, we first estimate the switching time steps and the model parameters by maximizing the likelihood of the observed time series data and then produce their timelines. For verification of the effectiveness of proposed method, we make a visualization experiment with the time series data which extremely deviated from the average model.},
 title = {多項分布型レジームスイッチング検出による周期的時系列データの単純化},
 year = {2018}
}