主催 日本行動計量学会 運営委員会

　今年の第23回春の合宿セミナーでは、新型コロナ感染症まん延のため中止となった昨年度の合宿セミナーで取り上げる予定だった「時系列分析」について、オンライン（リアルタイム配信・LIVE型）で90分×8コマの2日間の集中講義を行います。
　合宿という名称は残し、参加者同士の交流がはかれるよう夜は情報交換会（大復習大会兼懇親会）をミーティング形式で行う予定です。「時系列分析」というと、計量経済学を思い浮かべる方は多いと思います。しかし、スマートフォンやWEBカメラ、ウェアラブルデバイス、IoTなどの情報技術の普及により、時系列の行動計量データが急激に増えています。今の時代に学ぶべき分析手法の１つが時系列解析であることは間違いありません。
　この講義は，古典的な時系列分析の方法論の解説からはじめて、無理なく多変量時系列分析に進みます。特に「状態空間モデル」は，実際にプログラムを動かして学ぶ演習を組み込んだ実践型コースです。
　充実した内容にも関わらず、90分1コマあたり準会員（学生）は500円、正会員は1,000円という有り得ない価格設定でのセミナー開催は、学会主催であるからこそ実現できるものです。
　自らの学びと研究のため、あるいは、教え方のヒントを掴み教育に活かすために、学生、社会人実務家から教員の皆様まで、幅広いご参加をお待ちしております。

＜開催基本情報＞

開催日時：

2021年3月27日（土）～ 3月28日（日）（2日間）

開催方法：

オンライン・リアルタイム配信（LIVE形式）

内容：

「人の行動を捉える！－現代時系列分析入門－」

講師：

大阪電気通信大学 情報通信工学部情報工学科 教授 小森政嗣

参加費：

準会員（学生)：4,000 円、学生非会員：10,000 円、正会員（一般)：8,000 円、一般非会員：18,000 円

・今回、2021年3月12日までに会員申し込みをされますと、会員価格が適用されます。
・参考：日本行動計量学会年会費　正会員8,000円、準会員5,000円

参加申込：

セミナー詳細をお読みの上、お申し込みください。
http://www.mayomi.org/bsj/spring23.html

・正会員、準会員は会員情報確認のため3月21日までにお申込みください
・今回入会申請する方は、3月12日までに、https://bms.gr.jp/invitation/ をお読みの上、入会申請後にお申込みください

注意事項：

１名の申し込みにつき、１アカウントでの参加が許可されます。許可なく、複数名での視聴、動画の撮影は行わないでください。

＜講師によるコース概要説明＞

　位置情報や心拍などのライフログ，SNS，モーションキャプチャや経験サンプリングのデータのように，人の行動に関する生態学的妥当性が高い時系列データが容易に入手できるようになってきました。しかし，これらの時系列分析に対して，まだ近寄りがたいイメージを持っている人も多いのではないでしょうか。
時系列分析を取り上げた書籍の多くでは，計量経済学的な指標がとりあげられ，その指標の予測に重点が置かれています。
　一方，人の行動の時系列データの分析の場合，時間経過に伴う変化を観察する，複数の時系列間の関係（類似度や因果）を明らかにする，多変量時系列データを要約して把握する，など分析の目的も様々で，またそれに応じて手法も様々です。
　本セミナーでは，時系列データから行動を理解する上で意味のある情報を抜き出すための統計技術やノウハウを，具体的な事例とともに共有することを目指します（Rを用います）。

＜講義スケジュール（予定）＞

3月27日（土）

  9:00～10:30　講義1

人の行動を対象とする時系列分析の基礎

10:40～12:10　講義2

伝統的な時系列分析モデルと状態空間モデルの基礎

12:10～13:00　昼食休憩

13:00～14:30　講義3

実験・準実験計画での時系列分析（１）中断時系列

14:50～16:20　講義4

実験・準実験計画での時系列分析（２）経験サンプリング

16:30～17:00　質疑応答

3月28日（日）

  9:00～10:30　講義5

状態空間モデルによる時系列モデリングの様々な実例

10:40～12:10　講義6

調査観察データの時系列分析（１）複数の時系列の関係の検討

12:10～13:00　昼食休憩

13:00～14:30　講義7

調査観察データの時系列分析（２）因果の分析

14:50～16:20　講義8

調査観察データの時系列分析（３）多変量の時系列データの要約

16:30～17:00　質疑応答

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第23回春の合宿セミナー実行委員会
実行委員長：大阪経済大学　芳賀麻誉美
副実行委員長：岡山大学　山本倫生
　　　　　　　東京理科大学　土田潤
問合せ先：spring23@mayomi.org