11月11日(金) プログラム

Part 4: R言語ハンズオン
9:30-11:00鈴木譲(阪大)、川原純(NAIST) 「R パッケージJ2BN 一 ベイジアンネットワークの構造学習 一」 R言語で、ベイジアンネットワーク(BN)を実際面から習得する。 最初に、データからBNを生成する学習段階と、BNと観測変数の値から、 未知変数の分布・事後確率最大値をもとめる推論段階の両面を、 gRainというパッケージを用いて習得する。次に、金融(東証)および 遺伝子ネットワークの実データから、BNを構築する方法を操作によって 学ぶ。特に、既存のBNLearnと、最近開発したJ^2BN(10月初旬公開予定)というパッケージを用いて、連続データを含む任意のデータフレームからBNを構築する方法を学ぶ。理論的なことは、ブラックボックスになっていて、Rのコマンドを打てば 出力されるようになっているので、数学的な知識は仮定しないが、 統計学の基本的なこととR言語の操作は仮定する。
(10分休憩)
11:10-12:40廣瀬慧 (九大) 「Rパッケージ fanc --グラフィカルツールを用いた新たな因子分析--」 因子分析モデルは,潜在変数を含む確率的グラフィカルモデルの中で最も基本的 なモデルである.本講演では,因子分析で最もよく使われる推定法であ る因子 回転を一般化した,正則化法によるパラメータ推定を行うソフトウェアパッケー ジ"fanc"について解説する.fancパッケージには,推 定結果をインタラクティ ブに表示するグラフィカルツールがあり,このツールを使うことにより,分析者 の主観で選んだパラメータを適合度によって評 価するという,これまでにな かった新しい分析ができるようになる.

インストラクター

講師鈴木譲(大阪大学 准教授)、廣瀬慧(九州大学 准教授)、川原純(奈良先端技術大学院大学 助教)
TA久保(九大数学4年)、小松(九大数学4年)、小家(九大数学M1)、岩本(阪大数学2016M了)、 木村(電通大情報M1)、吉岡(阪大数学4年)、名取(電通大情報D在)、李(電通大情報D在)