繁桝＠東大駒場です. シンポの時間場所など案内させてください. 題名どおり,実践的といくかどうか,心もとないきもしますが,人工知能,機械学習 などではおなじみのベイズネット,EMアルゴリズムを含み,多くの技法で活躍する MCMC法,また、因子分析の基本的な考えを改めて考える講演などです。 参加希望の方は,私のメールへお返事ください. *************************************** 第69回行動計量シンポジウム開催案内 「実践的ベイジアンアプローチ」 期日 平成１３年 ７月１３日(金) 午後1時より 場所 東京大学教養学部16号館１階126-127号室 （駒場キャンパス地図: http://www.u-tokyo.ac.jp/map/map02j/index.html） 【開催趣旨】ベイズアンのアプローチは理論的にはすっきりするが， 実践的ではないという評価が根強くあります。しかし，最先端の研究を見ると， ＡＩ，分子生物学，医療診断，教育テストなど，実際の問題解決にあたる分野ほ どベイズ的アプローチの採択が多くなっています。実際に役立つためには，現実 に適合する適度の複雑性を持つモデルの解析が必要であり，また帰無仮説の採否 などにとどまらない，意志決定に関連する示唆が望まれます。ベイズ的アプロー チは，このようなことができるから採択されるのだと考えます。本シンポジウム では不確実な世界のモデル化に際しベイズ的アプローチが実践的であることを論 証します。 【構成】ベイズ的アプローチを使って，エキスパートの知識内容を反映した 適度に複雑な因果モデルを作り，そのモデルを実際の問題解決に適用するという 試みが多くなったように思えます。そのためには，モデル作りの指針と，そのモ デルに沿って推論する際の必須のツールになっているMCMC法についての知識がほ しいところです。初めの２講演でこれらの話題を扱います。最後に，多変量解析 モデルにおけるベイズ的分析の現状の例として，カリフォルニア大学のS. James Press教授に因子分析についてお話いただきます。 講演の後，ベイズ的アプローチを実践に移す場合の問題点について，講演者を 交えて全員で議論したいと思っています。 Press教授は，ベイズ的アプローチによる多変量解析の先駆者の一人であり， Applied Multivariate Analysis, Bayesian Statistics等の著作があります。今 年,The Subjectivity of Scientists and the Bayesian Approach(Wiley)という 興味深い本も出版されました。 【講演題目】 １． ベイジアンネットワークモデルの構築と評価(因果関係の分析) 繁桝 算男(東京大学) ２．MCMC法の加速の方法について 伊庭 幸人(統計数理研究所) ３．ベイズ的因子分析の現状と将来 S. James Press(University of California, Riverside) 【参加要領】予約等は必要としませんが，準備の都合上，企画者（繁桝）まで ファックス(03- 5454-6979)，メール(kshige (at) bayes.c.u-tokyo.ac.jp)等で連絡 していただければ幸いです。
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