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◇プログラム
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コーディネーター：黒田 正博（岡山理科大学）
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| 14:30 |
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開会あいさつと講師紹介
黒田 正博（岡山理科大学）
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| 14:35 |
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講 演 １
fMRIデータ解析に関する研究
寺田吉壱（情報通信研究機構(NICT)脳情報通信融合研究センター）
概要
神経活動に伴う血流動態変化を非侵襲的に計測し画像化する方法である．本発表では，簡単にfMRIの原理について説明したのち，
fMRIデータから有意な脳の活動領域の特定するための方法について，既存手法の問題点を指摘し，シンプルで良い性質をもった新しい方法を紹介する．また，実際のfMRIデータに対して，既存手法と提案手法を適用し，結果を比較することで，その有用性を示す．
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| 15:25 |
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講 演 ２
スポーツと統計科学
酒折文武（中央大学）
概要：
オリンピック競技やプロスポーツを中心としたスポーツの現場において、スタッツと呼ばれる要約情報や選手のプレイログのデータなどが活用され、選手のパフォーマンスの向上や戦略の決定、チームマネジメントなどに活用されるようになってきた。さらに近年では、ボールや選手の動きを追跡したトラッキングデータも収集されるようになり、その分析法の開発が急務となっている。本講演では、こうした現状と、研究成果の一部を報告する。
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| 16:25 |
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講 演 ３
低階数行列のモデリングと画像処理
黒澤大樹（中央大学大学院）
概要：
データ行列が本質的に低階数の行列で特徴付けられるという前提で、その低階数行列を推定しようとする低階数モデルは、強調フィルタリングのような推薦システム、画像処理など様々な応用場面で活用されつつある。本講演では、データ行列がすべて観測されている場合と，観測されない部分が含まれる場合を含め，Robust
Principal Component Analysis，Soft-Impute
アルゴリズムなどの概要と分析例、そして調整パラメータ選択法に関する研究成果を報告する。
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| 17:10 |
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講 演 ４
隠れマルコフモデルを用いた東日本大震災の分析
酒折文武（中央大学）
概要：
隠れマルコフモデルは、マルコフ性を仮定した離散的な状態変数の遷移によって観測変数の時間的変化を表現する確率モデルであり、音声認識、生物学的配列、災害・防災など様々な分野で活用されている。本講演では、隠れマルコフモデルとして、時間に依存した複数のポアソン過程の混合モデルを用いて、東日本大震災前後の地震の発生間隔に関する分析を紹介する。その中で、理論的妥当性をもった情報量規準を用いた状態数選択法についても概説する。
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17:55
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総合討論 |
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18:15
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閉 会
黒田 正博（岡山理科大学）
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◇参加費 参加費 無料（懇親会は実費）
◇懇親会 19：00から懇親会を予定しています。
◇参加申込 研究会には参加申し込みは不要ですが，
懇親会に参加の方は次のフォームで，
黒田 正博（岡山理科大学） <kuroda(atmark)soci.ous.ac.jp>
までメールでお申し込みください（前日までにお願いします）。
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参加申し込みフォーム
お名前
研究会に［参加します・参加しません］。（不要な方を削除ください）
懇親会に［参加します・参加しません］。（不要な方を削除ください）
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◇共 催 日本行動計量学会岡山地域部会（第58回研究会）
岡山統計研究会（第158回）
■ 連絡先
黒田 正博（社会情報学科 第57回研究会世話人）
E-mail:
kuroda
岡山理科大学 総合情報学部 社会情報学科
〒700-0005 岡山市北区理大町1-1
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