2022年度応用統計学会年会を下記の要領で開催します.今年度年会は感染状況を踏まえまして,現地およびオンラインでのハイブリッド開催とすることと致しました.一般講演の募集に加えて,ポスターセッションでの発表も広く募集します.また本年度も学生による一般講演において表彰いたします.会員のみなさまの積極的なご参加をお願い致します.
会員種別 | 年会 | チュートリアル |
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本学会員 | 3,000円 | 2,000円 |
日本計量生物学会員 | 3,000円 | 2,000円 |
非会員 | 5,000円 | 4,000円 |
学生 (会員,非会員とも) | 1,000円 | 1,000円 |
※非会員の方が参加申込受付時に学会へ入会いただく場合は、会員参加として受付をします。入会については応用統計学会HP(https://www.applstat.gr.jp/admission/)をご覧ください。
日時:2022年5月13日(金)午前
テーマ:スパース推定の最新の展開
内容:L1正則化に基づくスパース推定は,1996年にR. Tibshirani氏によって提案された古典的な手法であるが,現在では高次元データ解析で欠かせないものとなっている.L1正則化法は,パラメータの次元が観測数を超える画像解析や生命科学等,これまで様々な分野に応用されてきた.近年は,多変量解析や時系列モデリング,関数データ解析等の複雑な統計モデルに対するL1正則化法が発展しており,その応用例は枚挙に暇がない.また,オラクルプロパティやLARSアルゴリズム,選択的推論など,これまで数理統計学や最適化の分野における独自の理論が展開されてきた.最近では,ディープラーニングの普及に伴い,理論面でさらなる発展を遂げている.このように,スパース推定は,応用面と理論面ともに進歩しており,今後ますます重要な手法になると考えられる.
本講演では,応用面と理論面におけるスパース推定の最新の研究内容について述べる.まず,応用面では,時系列解析と関数データ解析における高次元スパース推定を紹介する.時系列解析では,VARモデルをはじめとする高次元時系列モデリングにおけるスパース推定を紹介する.また,関数データ解析に対してスパース推定を応用するにあたり,取得されたデータに対して適切に解釈できる推定値を求めるにはどのような正則化項を用いればよいのかについて説明し,環境工学や農業等の様々な分野への実践例を述べる.理論面では,最新の2つの研究について述べる.まず,変数の数が大きい場合においてもbest subset selectionを実行できるアルゴリズム(Bertsimas et al., 2016, AOS)とその実装およびlassoとの比較 (Hastie et al., 2020, Statist. Sci.)について紹介する.次に,ディープラーニング等の複雑なモデルで生じる二重降下現象を線形回帰モデルの枠組みで議論したRidgeless regression (Hastie et al., AOS)について解説する.最後に,これらの最新の研究の発展から,今後のスパース推定の展望について考察する.
日時:2022年5月12日(木)
① 田畑耕治(東京理科大学)「正方分割表における準対称性とその周辺」
② 矢田和善(筑波大学)「強スパイク固有値モデルにおける高次元統計的推測」
参加登録後の参加者用ポータルよりお申し込みください。お支払前でも発表申し込みが可能です。
発表申し込み時に、一般講演またはポスター発表のどちらをご希望されるかお申し出ください。
なお、今年度もポスター発表に加え、学生による一般講演においても表彰を行うこととなりました(下記参照)。各賞の詳細については応用統計学会HPをご覧ください。
ポスターセッションでの講演は、応用統計学会 優秀ポスター発表賞の表彰対象となります。発表者が発表時に35歳以下で応用統計学会の会員であることが条件です。ただし、現在非会員であっても、発表当日までに入会手続きを済ませた方も対象となります。優秀ポスター発表賞へのエントリーを希望する方は、講演申込時にその旨を選択してください.
学生が登壇者となって行う一般講演(口頭発表)は、応用統計学会 最優秀発表賞・優秀発表賞の表彰対象となります。発表時に応用統計学会の学生会員または学生の身分を有する正会員であることが条件です。ただし,現在非会員であっても、発表当日までに入会手続きを済ませた方も対象となります。最優秀発表賞・優秀発表賞へのエントリーを希望する方は。講演申込時にその旨を選択してください.
発表申し込み締切:2022年4月12日(火)
予稿原稿締切:2022年4月22日(金)
※ チュートリアルセミナーは日本計量生物学会との合同主催で実施され,年会は日本計量生物学会の後援で行われます.