Antes de postar esta pergunta, naveguei por outras perguntas neste Stack, e isso provavelmente será um passeio no parque para quem lê! Mas a descrição deste Stack inclui análise e visualização de dados, então espero que este esteja no lugar certo!
</preapology>
Estou usando um Raspberry Pi com um ímã e um sensor de palheta para registrar o que meu hamster faz à noite. O Pi registra cada rotação da seguinte maneira:
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
...
É quando se trata de fazer algo com os dados que eu gostaria de obter ajuda. Aqui está um exemplo de uma análise diária que o Pi produz:
Olá Papai!
Ontem à noite, subi no volante às 00:20 e desci para a cama às 04:51 (com pausas, é claro!). Minha maior folga do volante foi por 26 minutos, das 03:05 às 03:31.
Durante as 4 horas e 31 minutos, dei a volta 11.903 vezes! Como a roda tem 18 cm de diâmetro, isso significa que viajei 18π⋅11903 / 100 ≈ 6.731 metros. São 4,18 milhas!
Biscoito do amor x
Também produzi um gráfico simples dos dados, com a seguinte aparência:
Também pensei em fazer um detalhamento por hora para ver em que horário ele é mais ativo.
Dado meu conhecimento estatístico inexistente, é tudo o que consigo pensar. Há mais alguma coisa que eu poderia estar fazendo? (Em termos de análise e visualização). Se for necessário capturar dados adicionais, tudo bem.
Editado para mostrar o início do rastreamento de actigrafia
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Respostas:
Em um laboratório, isso costuma ser feito para estudar ritmos circadianos (ou seja, com aproximadamente 24 horas de duração).
Se você puder registrar a atividade por longos períodos (digamos, alguns dias), poderá fazer algumas análises de periodicidade.
A representação usual desse tipo de dado é o actograma, que também permite ver se há diferenças diárias.
Neste exemplo, após o dia 8, o mouse foi colocado na escuridão constante e, como você pode ver, embora o ritmo esteja sempre lá, ele diminui, revelando o que geralmente é chamado de "ritmo de corrida livre".
Observe que esta imagem é particularmente limpa. Às vezes você tem atividade durante o dia!
De: Medição de respostas circadianas e agudas de luz em ratos usando atividade de corrida com rodas - LeGates e Altimus, JOVE 2011
Este artigo fornece uma boa introdução sobre como analisar dados sobre rodas:
Uma diretriz para analisar o comportamento circadiano da roda em roedores sob diferentes condições de iluminação - Jud et al. Biol Proced Online. 2005
Você também pode fazer algumas análises de frequência, por exemplo, usando periodogramas qui-quadrado.
Veja: O periodograma do qui-quadrado: sua utilidade para análise de ritmos circadianos. - Sokolove e Bushell, J. Theor Biol. 1978 (desculpe, atrás de um muro de pagamento, mas veja também os árbitros aqui )
Uma coisa que você pode fazer é verificar se esses ritmos mudam durante a semana. Por exemplo, suponho que você acorda mais tarde (e faz menos barulho) durante os finais de semana.
Isso afeta o fim da atividade de corrida de roda?
Os ritmos mudam entre o verão e o inverno?
Além disso, se você conectar uma câmera ao sistema, poderá fazer algum rastreamento de movimento. Aqui está um exemplo de "rastreamento de hamster" usando Python e OpenCV .
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Que perguntas você faria sobre os dados?
Tudo isso sugere diferentes tipos de parcelas. Tempo agregado na roda por dia, plotado ao longo de dias.
Veja http://journal.r-project.org/archive/2013-1/hofmann-unwin-cook.pdf para saber como plotar dados de maneiras diferentes para explorar coisas diferentes, responder a perguntas diferentes. Um enredo quase nunca é suficiente.
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