分类与连续时间序列的交叉递归量化分析：一个 R 包
计算与语言
2013-10-04 v2 应用统计
摘要
本文介绍了 R 包 crqa，用于对两个分类或连续性质的时间序列执行交叉递归量化分析。行为信息流（从眼球运动到语言元素）随时间展开。当两个人互动时（例如在对话中），他们通常会相互适应，导致这些行为层面表现出递归状态。例如，在对话中，对话者通过交换互动线索（微笑、点头、手势、措辞选择等）来相互适应。为了紧密捕捉动态互动的过程并揭示两个人之间的耦合程度，我们需要量化在这些层面上发生了多少递归。crqa 中提供的方法使认知科学研究人员能够提出这样的问题：两个人在某个分析层面上的递归程度如何？一个人最大程度匹配另一个人的特征滞后时间是多少？或者一个人是否在引导另一个人？首先，我们奠定了理论基础，以理解在使用聚合或交叉递归方法比较两个时间序列时“相关性”与“共访性”之间的区别。然后，我们更正式地描述了交叉递归的原理，并展示了如何使用当前包应用这些原理进行分析。最后，我们将 crqa R 包的计算效率和结果一致性与基准 MATLAB 工具箱 crptoolbox 进行了比较。我们表明这两个库在这两个层面上都具有完美的可比性。
引用
@article{arxiv.1310.0201,
title = {Cross-Recurrence Quantification Analysis of Categorical and Continuous Time Series: an R package},
author = {Moreno I. Coco and Rick Dale},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.0201},
year = {2013}
}