fprの皆様 繁桝@東大駒場です．シンポジウムの案内をさせていただきます。 和合先生との共同企画です。 潜在変数分析は、理論的に解決すべき問題も多く、統計的推論の問題として非常 に興味深い分野です。また、一方、マーケッティング，e-testingなどへの応用 など、現実に役に立つ方法を練り上げるためにどうすればいいかという点でも、 考えることの多い分野です。 今度のシンポジウムは、EQSで有名なUCLAのBentler教授、IRTの応用面で現在最 も信頼できる研究者の一人である，オランダのvander Linden教授、CAICなどで 知られている多変量解析のBozdogan教授（University of Tenessee)、ベイズ的 に潜在変数分析にアプローチするLopes助教授（University of Chicago)、台湾 でIRTの研究をされている林教授などの講演があります。 一日目の夕方には、懇親会がありますので、日頃お持ちの疑問をぶつけるチャン スとして活用してください。 FA,SEM,IRTなどの理論、および、実践に興味を持つ方、ぜひ、夏休みの間の2日 間、緑濃い駒場キャンパスを訪れてくだされば幸いです。以下はHPの再録です。 http://bayes.c.u-tokyo.ac.jp/lvmsympo.html -------------------------------------------------------------------------------- 第82回行動計量シンポジウム 潜在変数モデルにおける最近の発展 Recent Developments in Latent Variables Modeling 日本統計学会後援 企画者 和合 肇(名古屋大学） 繁桝 算男(東京大学) 企画の主旨 因子分析、共分散構造分析、項目反応理論などは、データ発生のモデルの中に、 潜在変数を導入することによって、モデルを構造化し、統計的推論を相対的に容 易にするモデル化の方法であるといえる。この潜在変数の導入は、統計分析上の 便宜だけでなく、それ以前に、このモデルに基づく推論や予測がより現実の問題 解決に寄与する事を目的にしていることはいうまでもない。これは、一種の階層 モデルであるが、このような統一的な観点から、モデルの多様化やモデル選択の 方法、ベイズ的アプローチの適用、数値的な解の改良など、新しい発展が顕著で ある。本シンポジウムは、最近に達成された貢献について、10名程度の内外の研 究者の講演と将来の発展について議論する機会として企画された。 実施概要 期 日：平成16年8月25日（水）、26日（木） 場 所：東京大学駒場キャンパス 数理科学研究棟 参加費：無料 参加申し込み：お名前とご所属を、lvmsympo (at) bayes.c.u-tokyo.ac.jpの方ま でご連絡ください。 （当日受付も可能になる予定ですが、参加が確定されました方は なるべくお早めにご連絡をくださいますようよろしくお願いいたします。その際 に、一日目の夕方に予定されている懇親会の出席の有無もお知らせ願えれば幸い です。）） プログラム（暫定版） 8月25日 午後 Peter M. Bentler (University of California, Los Angeles) : &emsp On Testing MCAR in Structural Models with Missing Data Haruhiko Ogasawara (Otaru University of Commerce) : &emsp Asymptotic Biases in Factor Analysis and Principal Component Analysis Miao-Hsiang Lin (Institute of Statistical Science, Academia Sinica) : &emsp Kernel Machine Discriminant Approach to Educational Placement 8月26日午前 Wim J. van der Linden (University of Twente) : &emsp Modeling Response Times in an Item Response Theory Framework Maomi Ueno (Nagaoka University of Technology) : &emsp An Uified Derivation of Various IRT Models from Bayesian Approach 8月26日午後 Hampursum Bozdogan (University of Tennessee) : &emsp (not decided) Kazuo Shigemasu (The University of Tokyo) & Izumi Matsuda (National Research Institute of Police Science) : &emsp Bayesian Latent Class Dicriminant Analysis as a Lie Detector. Hedibert F. Lopes (University of Chicago) : &emsp Bayesian Inference and Model Assessment for the Analysis of Smooth Transition Autoregressive Time Series Models --------------------------------------------------------------------------------
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