統計数理研究所 - 公開講座「計量社会科学入門」
統計数理研究所TOP 統計数理研究所は高度な知識とスキルを持ったデータサイエンティストを育成するプログラムを積極的に推進しています。 統計科学の最先端理論・手法から基礎的なものまでを学べる多様な一般講座の他、系統的な講座編成により現代的な統計科学の姿を示すリーディングDAT講座を実施します。また、医療健康データ科学研究センターの講座も開講します。 リーディングDAT講座と一般講座は受付が始まったら統計数理研究所公開講座のX（旧Twitter)でお知らせいたします。 過去の公開講座は こちら からご覧いただけます。 リーディングDAT講座 ※2024年度の詳細は決定次第公開いたします。2023年度の情報はこちら 2017年度までの「統計学概論」は発展的にこの講座に吸収されました。 一般講座 日程等変更となる可能性があります。お申込前に必ず確認して下さい。 医療健康データ科学に関わる人材育成事
統計学の現在過去未来 --方法論の視点から--
江口 真透 （統計数理研究所，総合研究大学院） 「現在過去未来」についての原稿依頼がきた．タイトルは茫漠としており，私の狭い研究の興味の範囲，与えられた能力をはるかに超えている．通常の感覚では，依頼を断り自分の研究・教育に専念する方が良いに決まっている．自分の無能さを冷静に見れるだけの苦い経験は積んでいるし，これを論ずるべきもっと適当な人々がいるにちがいない．このように考えた結果，丁重にお断りしようと思った．正直言ってほんの１・２年前までは，統計学の将来に何の疑問点も持っていなかった．「日本の統計学は，その長い活動の歴史の中で輝かしい実績を挙げ，今後も着実な成果が期待されている．多種多様な分野において，データを得るための計画から得られたデータに基づいてなされる統計推測まで，著しい貢献が将来に渡って約束され，統計科学は輝き続けるだろう．」こう信じていた．しかしながら現時点1999年は，まさに
平成25年度 統計数理研究所共同研究集会「社会物理学の現代的課題」 | 統計数理研究所
日時 2014年3月24日（月） 10:00-16:00 場所 統計数理研究所 ２階会議室 1 （立川市緑町） プログラム 10:00-10:05 はじめに 藤江遼（東大） 10:05-10:35 選手の位置を考慮したサッカーのパス回しネットワークの解析 成塚拓真（早稲田大），山本健（中央大），山崎義弘（早稲田大） 10:35-11:05 反応拡散ネットワークでの地理的プロファイリング 前野義晴（NEC） 11:05-11:35 ヒット現象の数理モデルによるドキュメンタリー番組のSNS上の評価分析 石井晃（鳥取大），小早川健（NHK 技研），谷村徹（鳥取大），内山幸樹（ホットリンク） 11:35-12:05 日本語ブログの書き込み数時系列におけるランダム拡散モデルによるノイズ処理とその応用 渡邊隼史（ホットリンク），佐野幸恵（日大），セーヨ・サンティー（ホットリンク）， 高安秀樹（ソニーC
音声研究とビッグデータの統計的機械学習, 松井知子（モデリング研究系） - 博士百人：コラム：統計数理研究所
松井 知子（モデリング研究系） 2012年3月末にオバマ政権がビッグデータの利活用を目的とした研究開発イニシアティブについて発表した時、ちょうど京都でInternational Workshop on Statistical Machine Learning for Speech Processing（IWSML）のワークショップを主催していた。このワークショップの目的は、音声などのメディア系のビッグデータを処理する技術について、統計的機械学習の理論と応用の研究者が一堂に集い、技術の方向性や問題点についてディスカッションすることであった。IWSML開催はまさにタイムリーであり、参加者たちは一様に、上記のオバマ政権の発表に勢いを得たことを覚えている。 音声データ処理のうち、特に音声認識では1980年代より統計的機械学習の手法が基本となっている。音声認識で扱われるデータはもともと大量であり、例
カーネル法 正定値カーネルを用いたデータ解析
1 2004 11 24~26 Final version. Nov.26, 2004 2 I 1. 2. � � 3. � � PCA CCA . � � Bochner � representer 3 II 5. � � � ICA, 7. 4 g(x) Parzen window ∑ = − = N i i x x g N x p 1 ) ( 1 ) ( 5 1. � 6 � ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = N m N m m X X X X X X X L M M L L 1 2 2 1 1 1 1 m N 7 x1 x2 z1 z3 z2 ) 2 , , ( ) , , ( 2 1 2 2 2 1 3 2 1 x x x x z z z = 8 � xi Φ(xi) zi H Ω H Ω H → Ω Φ : 9 � H = feature space
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