私は現在、痛みの経験に関連する心理社会的特性の実験のためのデータを収集しています。その一環として、私は参加者からGSRおよびBPの測定値を、さまざまな自己報告および暗黙の測定とともに電子的に収集しています。私は心理学的なバックグラウンドを持ち、因子分析、線形モデル、実験分析に慣れています。
私の質問は、時系列分析について学ぶために利用できる優れた（できれば無料の）リソースです。私はこの分野に関してはまったくの初心者ですので、どんな助けでも大歓迎です。練習用のパイロットデータがいくつかありますが、データの収集を完了する前に、分析計画を詳細に解決してもらいたいと思います。
提供された参考文献もR関連である場合、それは素晴らしいでしょう。
編集済み：文法を変更し、「自己報告と暗黙の測定」を追加する
回答:
これは非常に大きなテーマであり、それをカバーする多くの良い本があります。これらはどちらも優れていますが、Cryerは2つのうち私のお気に入りです。
優れた無料のリソースは、Zoonekyndの電子ブック、特に時系列セクションです。
Rパッケージを見るための最初の提案は、Rmetricsからの無料の電子ブック「金融におけるRの時系列オブジェクトの議論」です。さまざまな時系列パッケージを比較する多くの例を提供し、考慮事項の一部を説明しますが、理論を提供しません。
Eric Zivotの「S-PLUSによる金融時系列のモデリング」とRuey Tsayの「金融時系列の分析」（CRANのTSAパッケージで利用可能）は、指示された金融時系列ですが、どちらも一般的な参考資料です。Ruey Tsayのホームページをご覧になることを強くお勧めします。これは、これらすべてのトピックを網羅し、必要なRコードを提供しているためです。特に、「財務時系列の分析」および「多変量時系列分析」コースをご覧ください。
時系列分析とそのアプリケーション： Robert H. ShumwayとDavid S. StofferによるRの例は、この主題にとって素晴らしいリソースですが、多くの有用なブログエントリ（たとえば、私のお気に入りの学習者）とチュートリアル（例えばリンクされたホームページから）もインターネット上で自由に利用可能です。
David Stofferのホームページ（上記リンク）には、本の章で使用されているデータセットの例と、サンプルチャプターでさえも第1版と第2版のその他のデータセットがあります。
私からの非常に遅い回答ですが、CowpertwaiteとMetcalfeによるRの導入時系列は、BScレベルの分析からMScレベルのものとプロの仕事への移行に非常に役立つことがわかりました。はい、それは少し基本的ですが、良い説明と例といくつかの有用なコードがあります。
編集：私はまた、CryerとChanも最初の答えに沿って非常に有用であることがわかったことを付け加えなければなりません。