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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 任立中(Li-Chung Jen) | |
dc.contributor.author | Chih-Hung Chu | en |
dc.contributor.author | 朱志泓 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-17T07:28:20Z | - |
dc.date.available | 2020-07-04 | |
dc.date.copyright | 2019-07-04 | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.date.submitted | 2019-06-20 | |
dc.identifier.citation | 參考文獻
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73321 | - |
dc.description.abstract | 事件發生的時點資料是一種常見的原始資料型態,基於分析目的,經常對於時點資料作資料轉換,時間序列計數資料是轉換結果之一。轉換成一組時間序列計數資料之前,需事先決定時間間隔,其轉換的概念類似於直方圖的繪製;然而,以估計資料分佈的角度來看,核密度估計比直方圖來得合適,因此,本研究欲探討核密度估計是否能取代時間序列計數資料。為了比較兩種方法的差異,本研究將衡量兩事件的相關性設定為分析情境,先以一例子來解釋時間序列計數資料所衡量相關性的意義以及可能產生的偏差。接著,提出以核密度估計為基礎的衡量方法,解釋所衡量相關性的意義,並與時間序列計數資料所衡量的結果進行比較。再進一步,以統計模擬來驗證核密度估計的資料轉換方法確實較能正確地反映兩事件的相關性。最後,本研究以Twitch直播資料進行實證分析,套用核密度估計的轉換方法來分析直播主行為與觀眾反應的相關性,呈現出直播風格的異質,再將議題延伸至探討觀眾反應與訂閱行為的相關性。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Time event occurrence data is one common type of original data type. For such type of data, data transformation is often performed before data analysis. Time series count data is one of the results. Timespan should be set up before generating time series count data. The concept of generating time series count data is similar to the concept of creating a histogram. However, kernel density plots generally work better than histograms. As a result, we would like to explore whether kernel density estimation is an alternative approach of Time Series Count Data. To compare these two approaches, this study regards the measurement of correlation of two events over time as the analytic situation. At first, we give an example to explain the meaning and the bias of the measurement of correlation based on time series count data. Then, we propose an alternative measurement of correlation of two events over time based on kernel density estimation, and compare the difference in measurements between two approaches. Furthermore, we validate the KDE approach by using simulation. Finally, we conduct a case study of Twitch.tv by applying the two approaches to measure the correlation of behaviors between streamer and audience, presenting the heterogeneity of streamer style, and exploring the correlation of audience reactions and subscription behavior. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-17T07:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-108-R05722025-1.pdf: 1406237 bytes, checksum: 4d0dd1e50ccae2bd5bc726859d55496a (MD5) Previous issue date: 2019 | en |
dc.description.tableofcontents | 口試委員審定書 #
謝 誌 i 摘 要 ii ABSTRACT iii 目 錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 vii 第一章 緒論 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究流程 2 第二章 文獻回顧 3 第一節 核密度估計 3 第二節 巴氏係數 4 第三節 網路直播行為 5 第四節 Twitch直播平台 6 第三章 研究方法 7 第一節 事件相關性的定義 7 第二節 時間序列計數資料所衡量相關性的意義 8 第三節 時間序列計數資料所衡量相關性的偏差 9 第四節 核密度估計所衡量相關性的方法與意義 11 第五節 核函數在相關性衡量中所扮演的角色 12 第四章 統計模擬 15 第一節 資料模擬 15 第二節 模擬結果 16 第五章 實證分析 20 第一節 資料來源與說明 20 第二節 直播主行為與觀眾反應的相關性衡量 22 第三節 觀眾反應與訂閱行為的相關性衡量 28 第四節 結果解釋 28 第六章 結論與建議 29 第一節 結論 29 第二節 研究限制 29 第三節 未來展望 29 參考文獻 31 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 探討以核密度估計取代時間序列計數資料之轉換:以Twitch直播為例 | zh_TW |
dc.title | Using Kernel Density Estimation as An Alternative Approach of Time Series Count Data: A Case Study of Twitch.tv | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 107-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.coadvisor | 蔡政安(Chen-An Tsai) | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 林郁翔(Yu-Siang Lin) | |
dc.subject.keyword | 資料轉換,時間序列計數資料,時間間隔,核密度估計,核函數,帶寬,Twitch, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Data Transformation,Time Series Count Data,Timespan,Kernel Density Estimation,Kernel Function,Bandwidth,Twitch, | en |
dc.relation.page | 32 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201900894 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2019-06-20 | |
dc.contributor.author-college | 共同教育中心 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 統計碩士學位學程 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 統計碩士學位學程 |
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