Inom känslodynamisk forskning skiljer man olika elementära känslodynamiska egenskaper, som studeras med hjälp av intensiva longitudinella data. Vanligtvis kvantifieras varje känslodynamisk egenskap separat, vilket hämmar studiet av relationer mellan olika egenskaper. Dessutom är längden på de observerade tidsserierna i känsloforskningen begränsad och lider ofta av en hög andel saknade värden. I denna artikel, föreslår vi en vektor autoregressiv Bayesian dynamisk modell som är användbar för känslor dynamisk forskning. Modellen omfattar 6 elementära egenskaper hos känslor och kan tillämpas med relativt korta tidsserier, inklusive saknade data. De enskilda elementära egenskaper som omfattas är variabilitet inom personen, innovationsvariabilitet, tröghet, granularitet, korslagsregression och genomsnittlig intensitet. Modellen kan tillämpas på både unika och multivariata tidsserier, vilket gör att man kan modellera relationen mellan känslor. En kan inkludera externa variabler och icke-gaussiska observerade data. Vi illustrerar nyttan av modellen på data som involverar 50 deltagare självrapportering om sina erfarenheter av 3 känslor under perioden 1 vecka med erfarenhetsprovtagning.
Krone m.fl. REF föreslog en vektor autoregressiv Bayesiansk känslodynamiksmodell för att förutsäga de grundläggande känslorna med långsiktigt beroende baserat på korta tidssekvenser.
A Multivariate Statistical Model for Emotion Dynamics
{'venue': None, 'journal': 'Emotion', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}