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第6回 バイオメカニズム基礎セミナー
第6回 複雑なデータへの多角的アプローチ: 非線形時系列解析と統計モデリングの応用
◆『バイオメカニズム基礎セミナー』開催について
バイオメカニズム分野は医学・工学をまたいで研究する複合的な学問です.このたび会員サービス向上の一環として医学臨床系の会員には工学基礎をじっくり学ぶ機会,工学系の会員には生体をじっくり学ぶ機会としてバイオメカニズム基礎セミナーシリーズを企画いたしました.年2回程度オンライン開催を予定しています.ご期待ください!
◆第6回・講師
講師: 児玉 謙太郎 先生
講師略歴:
2003年4月- 2008年3月九州芸術工科大学, 芸術工学部, 音響設計学科
2009年4月- 2014年3月総合研究大学院大学複合科学研究科情報学専攻5年一貫制博士課程
2012年4月- 2014年3月日本学術振興会, 特別研究員DC2
2012年4月- 2018年3月国立障害者リハビリテーションセンター学院, 非常勤講師
2017年4月- 2020年3月神奈川大学, 特任准教授
2020年4月- 現在 東京都立大学, 大学教育センター, 人間健康科学研究科, 准教授
主催:バイオメカニズム学会
参加費:会員無料(非会員も当面無料)
申し込み方法:バイオメカニズム学会ホームページ(http://sobim.jp/)トップページ
[2025年度行事]第6回バイオメカニズム基礎セミナー→Googleフォームよりお申込み願います.(12月10日より受付予定)
問い合わせ:安田和弘(東京保健医療専門職大学・バイオメカニズム学会企画担当理事)
k-yasuda@tpu.ac.jp
内容:近年,センサ機器の小型化や低価格化,マーカーレス・モーションキャプチャーなどの技術的進展に伴い,様々なデータを非侵襲的に取得することが容易になってきた.そのため,要因が統制された実験室的な環境で取得されていたデータと異なり,より日常的な場面や現実的な環境でのデータの取得が可能となってきている.ところが,これらリアルなデータは様々な意味で“複雑”であり,従来の分析手法では充分にその特徴を抽出することが困難な場合がある.具体的には,非定常性・系列依存性・非正規性・階層性・多次元性といった特徴を有するデータである.これら複雑なデータを分析するには,多角的なアプローチが必要となるだろう.そこで,本セミナーでは非線形時系列解析,統計モデリングの観点から,これら複雑なデータに多角的にアプローチする方法を紹介する.前半では,カオス・フラクタル・エントロピーといったキーワード・概念を紹介し,代表的な非線形時系列解析手法(Recurrence Quantification Analysis,Detrended Fluctuation Analysis,Sample Entropyなど)の概要,計算方法,応用事例を紹介する.後半では,従来の統計手法(ANOVAやt検定など)と対比しながら,統計モデリング(Generalized Linear Mixed Modelなど)の特徴を概説し,実際の応用事例に基づき解説する.
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研修会詳細
お問い合わせ・お申し込み
バイオメカニズム学会ホームページ(http://sobim.jp/)トップページ
→[2025年度行事]第6回バイオメカニズム基礎セミナー
→ GoogleForm(https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd5PJbMcNz40gioWJ4ANz-DGH3s05o9YpT_mTPs86Bo1rIsUQ/viewform)よりお申込み願います.
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