『時系列データ解析と位相的データ解析』
開催趣旨： データ分析の最前線として，時系列データや位相的データの解析について広く紹介いたします．それぞれのデータ解析における基礎理論から適用事例・デモ内容を通じて，初学者から実務家の方までが，深く手法を理解できる機会となるでしょう．ぜひご参加をご検討いただければ幸いです．
日 時： 2022年1月29日（土） 12:45～17:25（12:30～ Zoom入室可能，接続テストなどを行います．）
会 場： Zoomによるオンライン開催 （申込でご登録のメールアドレスへZoom接続情報をご連絡いたします．）
コーディネーター： (株) NTTドコモ 出水 宰
司 会： 統計数理研究所 田中 未来
定 員： 90名 （定員になり次第締め切らせていただきます．）
プログラム：（敬称略）
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12:45～12:50 開会の挨拶
統計数理研究所 田中 未来
12:50～13:50 セッション1 「ブラッシュアップ！ARIMAモデル」
講師： 統計数理研究所 川崎 能典
概要： 一変量時系列モデルとしてよく知られた(季節)ARIMAモデルについて，覚えておくと使い勝手の良くなる知識をアラカルト的に提供する．RやR packageを利用したデモつき．
キーワード： イノベーションと残差の違い，AR項の役割・MA項の役割，ARMAモデルの最尤推定，Box-Jenkins法，情報量規準AIC，Box-Cox変換
14:00～15:00 セッション2 「速習！単位根検定と多変量自己回帰モデル」
講師： 統計数理研究所 川崎 能典
概要： 多変量自己回帰モデルは，複数時系列の同時モデリングが目的なら真っ先に試す価値がある．一方，その前提としてベクトル時系列は全て定常であることが必要なので，時系列の定常性を検定する知識を合わせて習得するのが望ましい．本セッションでは短時間で，その枠組みをRによるデモとともに紹介する．
キーワード： 多変量自己回帰モデル，単位根検定，見せかけの回帰
15:10～16:10 セッション3 「位相的データ解析入門」
講師： 統計数理研究所 福水 健次
概要： データの幾何学的情報を抽出する方法である位相的データ解析に関して解説する．特に，パーシステントホモロジーと呼ばれるマルチスケール解析に関して直感的な説明を行い，それを用いたデータ解析の方法と実例に関して述べる．
16:20～17:20 セッション4 「位相的データ解析の材料科学への応用事例紹介」講師： 統計数理研究所 本武 陽一
概要： 位相的データ解析を材料科学に現れるパターンダイナミクスの問題に適用した事例を紹介する．具体的には，材料構造中の非均一・非周期的な秩序パターンの形成現象をパーシステントホモロジーを用いて解析した事例を紹介する．
17:20～17:25 閉会の挨拶
統計数理研究所 田中 未来
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◆参加費（電子テキスト代込み）： 正・賛助会員（協賛学会員を含む）5,000円，学生会員1,000円，学生非会員1,500円，非会員 20,000円．
※参加費の返金には応じられない旨，ご了承ください．
※紙テキストをご希望の方は，印刷製本・発送の費用をご負担いただくことで対応いたします．
◆申込および支払方法： connpassのページからお申し込み・お支払いください．
◆申込および支払締切： 2022年1月7日（金）
◆協賛学会（交渉予定）： 日本経営工学会（JIMA），日本品質管理学会（JSQC），日本信頼性学会（REAJ），研究・イノベーション学会(Jsrpim)，日本設備管理学会（SOPE-J），経営情報学会（JASMIN），プロジェクトマネジメント学会(SPM)
◆問合せ先： ORセミナー問合せ窓口 E-mail: or-seminar@m.orsj.org