昨年の自由集会で大きな反響のあった「時間の長さ・時系列データの統計モデリング」についての検討をつづけます．時系列データとは，たとえば同じ個体・生物集団・調査地などから何度も調査・観測をくりかえして得られる時間軸をもつデータです．あるいは一個体の挙動を経時的に記録したものも時系列データとなります．ある時刻のデータは前の時刻のデータとは独立ではないという特徴があり（時間的自己相関，ここでは時間相関），これを無視して統計モデルをあてはめると「にせの有意差」を発見することになったりします．

時系列データ解析では「Y = a + b×時間t」といった GLM 的なモデルのあてはめができないだけでなく，説明変数として使うデータも時系列データとなる場合があります．たとえば，個体数変動は気温の変化で説明できるか，あちこちに時間相関が登場し，統計モデル構築が難しくなります．

生態学の分野でも時系列データを解析する手法がいろいろと提案されていますが，必ずしもわかりやすいものではなく，「なぜこのような統計モデルが必要なのか」が理解しにくい場合もあります．この集会では時系列データの時間相関や差分を調べるといった基本的な方法から始まり，状態空間モデルなどの統計モデルへのあてはめなどを紹介し，集会当日にあつまってくださった皆さんと，これからの時系列データ解析について議論ができれば，と考えています．

*この自由集会の web page: http://goo.gl/LK9q4g