セミナー、統計学、ゲノムデータ解析、多変量解析、高次元PCA手法

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セミナー、統計学、ゲノムデータ解析、多変量解析、高次元PCA手法

★現代を生きる我々にとって必須の統計学について解説!

高次元の統計学
〜高次元データならではの新たな統計学の解説〜

講師

筑波大学 数理物質系 准教授 矢田和善 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
2010年3月  博士(理学)(筑波大学)
2010年4 〜2011年9月 筑波大学大学院 数理物質科学研究科助教
2011年10〜2016年4月 筑波大学数理物質系助教
2016年5月〜現在  筑波大学数理物質系准教授

■ご専門および得意な分野・研究:
数理統計学、高次元統計解析
■本テーマ関連学協会でのご活動:
日本統計学会

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年6月5日(金) 12:30-16:30
●会場 [東京・浮間舟渡]板橋区立企業活性化センター2階第2研修室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
・高次元データの入門
・高次元PCA法の解説
・遺伝子データ解析を交えた高次元クラスタリング手法の解説
・高次元判別分析法の解説
・高次元二標本検定法の解説
・高次元統計解析を用いた次世代シーケンサーデータの解析例

■ご講演中のキーワード:
高次元小標本の幾何学的表現、高次元PCA、高次元クラスタリング、高次元判別分析、高次元二標本検定、ゲノムデータ解析

■受講対象者:
・高次元統計理論(特に漸近理論)に興味がある方。
・高次元データの扱いに困っている方。
・高次元PCAに興味がある方。
・高次元データの分類に興味がある方。
・ゲノムデータ解析に興味がある方。

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・ 学部程度の統計学の基礎知識。
・ 出来れば、「高次元の統計学(共立出版)」に目を通しておいて欲しい。

■本セミナーで習得できること:
・高次元統計理論の基礎知識
・高次元PCA法のノウハウ
・高次元統計解析法のノウハウ
・ゲノムデータ構造の解釈

セミナー内容

1. 高次元の統計学の紹介
1) 既存の多変量解析との違いについての解説
2) 高次元データならではの新しい理論についての解説

2. 高次元PCA手法の紹介
1) 既存のPCA手法の問題点について
 a) PCAの高次元不一致性についての解説
 b) PCAにおける次元の呪いについての解説
2) 新しい高次元PCA手法の紹介
 a) 新しいPCA手法であるノイズ掃き出し法の紹介
 b) ノイズ掃き出し法の応用例
 c) マイクロアレイデータを用いた実解析例

3. 高次元データのクラスタリングについて
1) 高次元混合分布の幾何学的一致性についての解説
2) クラスタリングのデモンストレーション

4. 高次元統計解析手法について
1) 高次元判別分析法の解説
2) 高次元二標本検定法の解説

5. PCAと高次元統計解析手法を融合させた最先端データ解析法について
1) ノイズ除去のためのデータ変換法の紹介
2) 次世代シーケンサーデータを用いた実解析例

セミナー番号:AC200651

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