Bevor ich diese Frage gestellt habe, habe ich andere Fragen zu diesem Stapel durchgesehen, und dies wird wahrscheinlich ein Spaziergang im Park für jeden sein, der sie liest! Die Beschreibung dieses Stacks beinhaltet jedoch Datenanalyse und -visualisierung. Ich hoffe, dass dies der richtige Ort ist!
</ präpologie>
Ich benutze einen Raspberry Pi mit Magnet und Reed-Sensor, um aufzuzeichnen, was mein Hamster nachts macht. Der Pi zeichnet jede Umdrehung wie folgt auf:
2014-09-04 00:20:04.987819,1
2014-09-04 00:20:16.219891,2
2014-09-04 00:20:17.260086,3
2014-09-04 00:20:20.031204,4
2014-09-04 00:20:20.907755,5
...
Es ist, wenn es darum geht, etwas mit den Daten zu tun, bei denen ich Hilfe benötigen würde. Hier ist ein Beispiel für eine tägliche Analyse, die der Pi erstellt:
Hallo Papa!
Letzte Nacht stieg ich um 00:20 Uhr auf mein Lenkrad und stieg um 04:51 Uhr ins Bett (natürlich mit Pausen!). Meine längste Pause vom Lenkrad dauerte 26 Minuten von 03:05 - 03:31.
Während der 4 Stunden und 31 Minuten bin ich 11.903 Mal um das Rad gefahren! Da das Rad einen Durchmesser von 18 cm hat, bedeutet dies, dass ich 18π⋅11903 / 100 ≈ 6.731 Meter zurückgelegt habe. Das sind 4,18 Meilen!
Liebeskeks x
Ich habe auch ein einfaches Diagramm der Daten erstellt, das wie folgt aussieht:
Ich habe auch daran gedacht, eine stündliche Aufschlüsselung vorzunehmen, um zu sehen, zu welchen Zeiten er am aktivsten ist.
Angesichts meiner nicht vorhandenen statistischen Kenntnisse ist das alles, woran ich denken kann. Kann ich sonst noch etwas tun? (In Bezug auf Analyse und Visualisierung). Wenn zusätzliche Daten erfasst werden müssen, ist dies in Ordnung.
Bearbeitet, um den Beginn der Aktigraphie-Verfolgung anzuzeigen
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Antworten:
In einer Laborumgebung wird dies sehr oft durchgeführt, um zirkadiane (dh ~ 24 Stunden lange) Rhythmen zu untersuchen.
Wenn Sie die Aktivität über einen längeren Zeitraum (z. B. einige Tage) aufzeichnen können, können Sie eine Periodizitätsanalyse durchführen.
Die übliche Darstellung dieser Art von Daten ist das Aktogramm, mit dem Sie auch feststellen können, ob es tägliche Unterschiede gibt.
In diesem Beispiel wurde die Maus nach Tag 8 in ständige Dunkelheit versetzt, und wie Sie sehen können, verkürzt sich der Rhythmus, obwohl er immer vorhanden ist, und zeigt, was normalerweise als "freilaufender Rhythmus" bezeichnet wird.
Beachten Sie, dass dieses Bild besonders sauber ist. Manchmal haben Sie tagsüber Aktivität!
Aus: Messung der zirkadianen und akuten Lichtreaktionen bei Mäusen mithilfe der Radlaufaktivität - LeGates und Altimus, JOVE 2011
Dieses Dokument enthält eine schöne Einführung in die Analyse von Radlaufdaten:
Eine Richtlinie zur Analyse des zirkadianen Radlaufverhaltens bei Nagetieren unter verschiedenen Lichtbedingungen - Jud et al. Biol Proced Online. 2005
Sie können auch Frequenzanalysen durchführen, z. B. mit Chi-Quadrat-Periodogrammen.
Siehe: Das Chi-Quadrat-Periodogramm: seine Nützlichkeit für die Analyse von zirkadianen Rhythmen. - Sokolove und Bushell, J. Theor Biol. 1978 (sorry, hinter einer Lohnmauer, aber siehe auch die Schiedsrichter hier )
Eine Sache, die Sie tun können, ist zu sehen, ob sich diese Rhythmen während der Woche ändern. Ich gehe zum Beispiel davon aus, dass Sie am Wochenende später aufwachen (und weniger Lärm machen).
Beeinflusst dies das Ende der Radlaufaktivität?
Ändern sich die Rhythmen zwischen Sommer und Winter?
Wenn Sie eine Kamera an das System anschließen, können Sie auch eine Bewegungsverfolgung durchführen. Hier ist ein Beispiel für "Hamster Tracking" mit Python und OpenCV .
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Welche Fragen würden Sie zu den Daten stellen?
All dies würde verschiedene Arten von Parzellen vorschlagen. Tageszeit auf dem Rad aggregieren, über Tage zeichnen.
Unter http://journal.r-project.org/archive/2013-1/hofmann-unwin-cook.pdf erfahren Sie, wie Sie Daten auf unterschiedliche Weise zeichnen, um verschiedene Dinge zu untersuchen und verschiedene Fragen zu beantworten. Eine Handlung ist fast nie genug.
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