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応用統計シンポジウム
応用統計シンポジウム2024
参加申込はこちらから
主催：応用統計学会
共催：共立出版 株式会社
慶應義塾大学経済学部附属経済研究所
後援：一般財団法人 日本統計協会
統計関連学会連合
一般社団法人 日本品質管理学会
統計数理研究所
日程：2024年11月17日（日）
会場：慶應義塾大学三田キャンパス 西校舎１階F519教室＋Zoom配信予定(後日、録画配信予定）
応用統計シンポジウム2024（PDF）
申込：Peatix申込ページ
シンポジウムの概要
応用統計学的手法の理論の丁寧な解説とその活用事例について提供し，会員・非会員の皆様の理解を深めることを趣旨としたシンポジウムを開催します．今年度のテーマは『スパース推定法による統計モデリング』です．本シンポジウムでは，共立出版から出版されている統計学One Pointシリーズ『スパース推定法による統計モデリング』を中心に，著者の先生と実務家の先生に，スパース推定法の基本事項から最新の研究成果までご講演いただきます．後日，参加申込みいただいた方限定で，シンポジウムの録画動画も期間限定でご覧いただけます．本シンポジウムは，応用統計学会の学会員の方々はもちろん，他学会の皆様，一般の皆様からのご参加も歓迎しております．
プログラム
9:20~9:30 開会の挨拶
9:30~10:40 「Lassoの基本的な考え方とfused lasso，group lassoへの発展」（松井秀俊先生・滋賀大学）
10:40~10:50 休憩
10:50~12:00 「Lasso正則化項の拡張と一般化線形モデルにおけるスパース推定」（川野秀一先生・九州大学）
12:00~13:10 昼休憩
13:10~14:20 「共分散行列に対するスパース推定」（廣瀬慧先生・九州大学）
14:20-14:30 休憩
14:30~15:20 「スパース推定の活用と発展 ―製造業を中心として―」（高田正彬先生・株式会社東芝）
15:20~15:30 休憩
15:30~16:20 「線形回帰モデルを用いた因果効果の推定におけるL1正則化法の役割と活用方法」（南茂尚義先生・中外製薬株式会社）
16:20~16:30 まとめと総合質疑
16:30~ 閉会の挨拶
講義内容と講師詳解
松井 秀俊先生（滋賀大学 教授）
「Lassoの基本的な考え方とfused lasso，group lassoへの発展」
概要：
スパース推定は、モデルのパラメータ推定と同時に変数選択を行う方法として幅広い分野のデータ分析で用いられている。本発表では、スパース推定の代表的な方法であるlassoに基づく線形回帰モデルの推定方法を紹介する。また、lassoの２つの発展の方向として、fused lassoとgroup lasso、およびこれらの応用手法について紹介する。
略歴：
2009年 九州大学大学院数理学府 博士後期課程修了（学位：機能数理学）
2012年 九州大学大学院数理学研究院 助教
2017年 滋賀大学データサイエンス学部 准教授
2023年 滋賀大学データサイエンス学部 教授 現在に至る
川野 秀一先生（九州大学 教授）
「Lasso正則化項の拡張と一般化線形モデルにおけるスパース推定」
概要：
Lasso正則化項の拡張としてエラスティックネットと非凸正則化項を紹介する．続けて，ロジスティック回帰モデルやポアソン回帰モデル等の一般化線形モデルに対するスパース推定を紹介する．時間が許すようならばこれらの近年の話題についても紹介する．
略歴：
2010年九州大学大学院数理学府博士後期課程修了．2010年日本学術振興会特別研究員PD，2011年大阪府立大学助教，2012年同大学講師，2014年電気通信大学准教授を経て，2022年より現職．
廣瀬 慧先生（九州大学 教授）
「共分散行列に対するスパース推定」
概要：
本講演では、共分散行列に対する様々なスパース推定の手法について解説します。具体的には、グラフィカルモデル、スパースPCA、スパース因子分析の概略について述べます。また、高次元データに対する共分散行列のスパース推定やクラスタリングなど、新しいトピックについても概説します。
略歴：
2011年3月 九州大学 大学院数理学府 数理学専攻 博士後期課程 修了 博士（機能数理学）
2011年4月~ 2016年3月 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 数理科学領域 助教
2016年4月~ 2022年9月 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 准教授
2022年10月~ 現在 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授
高田 正彬先生（株式会社東芝）
「スパース推定の活用と発展 ―製造業を中心として―」
概要：
スパース推定は，学術界・産業界ともに広く活用され，発展してきている．本講演では，スパース推定の活用事例について，製造業における応用を中心に紹介する．さらに，我々が開発してきた発展的な手法について，特に欠損データのためのスパース推定法および定期解析のためのスパース推定法に関して解説する．
略歴：
2012年に東京大学大学院 情報理工学系研究科 修士課程修了．同年に日鉄ソリューションズ株式会社に入社，2016年より現在まで株式会社東芝にて研究開発に従事．並行して，2020年に総合研究大学院大学 統計科学専攻にて博士(統計科学)を取得し，2021年より現在まで統計数理研究所の客員准教授．
南茂 尚義（中外製薬株式会社 臨床開発本部バイオメトリクス部）
「線形回帰モデルを用いた因果効果の推定におけるL1正則化法の役割と活用方法」
概要：
本講演では，処理変数から反応変数に対する因果効果を線形回帰モデルに基づき推定したい場合において，(i)多重共線性または(ii)高次元データの問題が存在することにより回帰係数の最小二乗推定が適切に機能しえない状況を考える．L1正則化法における回帰係数の併合可能性の考え方として” Lp Collapsibility”を新しく導入することで，代表的な因果効果の識別可能性基準の一つであるバックドア基準の考え方がL1正則化法においても適用可能となり， (i)または(ii)が存在する状況でも利用可能な因果効果の不偏推定量をL1正則化法に基づき自然に構成できることを理論的結果および適用例を交えて説明する．
略歴：
2021年 横浜国立大学大学院 理工学府 博士課程前期修了 修士（理学）．
2021年 中外製薬株式会社入社，現在に至る．
参加申し込み・費用
参加登録：特設サイトよりお申込みください．
参加費：
応用統計学会会員 6000円
応用統計学会非会員 8000円
学生（会員・非会員とも） 2000円
テキスト
共立出版統計学One Pointシリーズの『スパース推定法による統計モデリング』をテキストに使用いたします。お手元にご用意の上ご参加ください．テキストをもとに講義するため，参加者はテキストを持っていることを前提とします．
お持ちでない方はご購入のほど，お願いいたします．本サイトで講義参加と同時に購入されますと特別価格（定価の10%割引で送料無料）にて購入が可能です．
シンポジウム当日までにテキストの配達を希望される方は「11月1日(金)」までにお申し込みください．それ以降のお申込みは，シンポジウム以降にテキストが届きます．
実行委員会
川野秀一(九州大学), 黒木学(横浜国立大学), 三枝祐輔(横浜市立大学), 長尾大道(東京大学),
岩本大輝(早稲田大学), 折原隼一郎(東京医科大学), 中村 知繁(順天堂大学), 川崎玉恵(青山学院大学), 吉田悠夏(横浜国立大学)