STATISTICS SEMINAR 統計科学セミナー & データサイエンス勉強会

2016年度は「統計科学セミナー」と「データサイエンス勉強会（内輪）」を開催しています.

データサイエンス勉強会

内輪での, データサイエンスのツールについての勉強会です.

• 第1回 2016年7月15日（金）17:00〜, 石原渚「Pythonの基礎」
• 第2回 2016年7月22日（金）17:00〜, 羽山美優「Shiny -R言語でWebアプリ-」
• 第3回 2016年9月30日（金）17:00〜, 酒折文武「knitr を用いて簡単！分析レポート作成　〜そう, RStudio ならね」
• 第4回 2016年10月7日（金）16:30〜, 望月優志「ggplot2で手軽に地図を作成　～わし、あんなに歩いたのに…～」
• 第5回 2016年10月21日（金）16:30〜, 圓城寺啓人「モデル推定と変数選択が同時にできる！RによるL1/L2ノルム正則化」
• 第6回 2016年10月28日（金）16:30〜, 羽山美優「dplyrでサクサクデータ加工」
• 第7回 2016年11月11日（金）16:30〜, 秋元良友（鎌倉研究室D3）「統計家 対 データ『シン・データサイエンス』」
• 第8回 2016年11月18日（金）16:30〜, 吉田敦（鎌倉研究室M2）「Rによる高速処理 ～まだfor使ってるの？～」

統計科学セミナー

第1回 2016年4月22日（金）17:00〜

• 演題：一般化 Fused Lasso による空間・時空間集積の検出
• 講演者：酒折文武（中央大学）
• 講演要旨：今日，環境学，疫学，地学など様々な分野において空間データの分析がなされるようになった．そのような中で，空間的あるいは時空間的な集積性，いわゆるホットスポットの検出は，実用的な観点からも非常に重要な問題である．本講演では，Circular Scan や Flexible Scan などの空間データの集積性の検出法を概説した上で，一般化 Fused Lasso を用いた方法とその時空間データへの拡張，さらには隣接行列を用いた離散的な方法から距離を用いた連続的な方法への拡張などについて述べる．

第2回 2016年5月13日（金）17:00〜

• 演題: Sparse Regression Modeling via the non-convex regularization procedures and Bay-Bridge
• 講演者：保科架風（青山学院大学）
• 講演要旨：
  近年、盛んに研究が進められている回帰モデルにおけるスパース回帰モデリング手法に対し, Oracle Property などの理論的優位性や強いスパース性を持つ非凸正則化は注目を集め続けている。しかしながら, これらの手法の多くは推定の際に非凸最適化を解く必要があり, またモデル選択のための適切な基準の導出が問題となることが多い. これに対し本発表ではBridge によるモデリングを中心に, これらの問題点を解決する手法について紹介・提案を行う.