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Hidetoshi Matsui（松井秀俊） (@hide_fromhikari)

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4 0 0 0 時空間データに対する高速な平滑化法と地震波動場再構成への応用

共著のうえ予定が合わず現地参加はしないのですが、日本地震学会でポスター発表があります。地震分野の学会は初めてです。よろしくお願いします。 https://t.co/mCy5YJL98k

62 0 0 0 OA 傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準

RT @Ohkubo2021: かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

5672 0 0 0 OA 紙資料の応急処置スクウェルチ・パッキング法

RT @kinoboriyagi: 水害にあった紙資料がカビにやられる前に素早く脱水するスクウェルチ・パッキング法、博物館関係者用の資料だけど、知っておいたら役に立つ場面がありそうな気がする。元資料のダウンロードはこちら→https://t.co/6GxcZUuZXc htt…

7 0 0 0 OA An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R), Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie and Robert Tibshirani著, Springer, 2013年8月, 430pp., 価格 59.99〓, ISBN 978-1-4614-7137-0

RT @ks8202: 第１版の方ですが、過去に２ページの書評を書いたことがあります。ざっと理解したい方の参考になれば幸いです。https://t.co/F1JwxJUBZm https://t.co/DmgVntRnAG

23 0 0 0 OA スパースモデリングと天文学(<特集>スパースモデリング: 情報処理の新しい流れ)

RT @hirosehideo: ブラックホールがスパースモデリングによって見えるようになった原理が書かれている。非常にわかりやすい。（池田思朗, 本間希樹, 植村誠、スパースモデリングと天文学、応用数理、25、15-19、2015） https://t.co/atcY7Qx…

14 0 0 0 OA Generative Adversarial Networksの基礎と応用

RT @ballforest: Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ

80 0 0 0 OA 生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない(<特集2>生態学におけるモデル選択)

RT @ykamit: 「生態学における AIC の誤用ーAIC は正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない」 https://t.co/7T7ESJJrbB 神経科学でも同様の誤用を見かけます

16 0 0 0 OA 機械学習の概要

RT @ballforest: すずき先生の記事（応用数理, 2018）。全４回に渡って解説されるらしい。本記事は初回にあたる。/ チュートリアル機械学習の概要 https://t.co/ALqNJ1pMJw

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17 0 0 0 非線形力学系としての身体

物理学会誌に「非線形力学系としての身体」という解説記事 (https://t.co/8Ui5BczWBO) が掲載されましたが、物理学会の会員以外は1年後まで読めません。もし興味を持って下さった方はぜひご連絡下されば幸いです。なお、1ページ目のみ https://t.co/xMyUui6PcC で公開されています。

8 0 0 0 OA Influence of the COVID-19 Pandemic on Overall Physician Visits and Telemedicine Use Among Patients With Type 1 or Type 2 Diabetes in Japan

HDS1期生の矢込進さんの書かれた、COVID-19パンデミックが1型糖尿病患者や2型糖尿病患者の受診や遠隔診療利用に及ぼした影響に関する論文がJournal of Epidemologyに掲載されました。 https://t.co/ZoPvT84GVi　 https://t.co/eya8YyB7QJ

8 0 0 0 OA 関心ある物事を観察できているか?

バイオ系のキャリアデザイン関心ある物事を観察できているか？緒方貴宏 https://t.co/WxNYPZN9aF こういうfigのやり方もあるのか https://t.co/9gwwJmWdim

3 0 0 0 OA 構造方程式モデリングにおける検定統計量のBartlett補正

講義準備の一環でsemのモデル評価について調べていたら，岡田・星野・繁桝の共著に出会った。駒場の心理統計の院生・専任講師・教授という時期があったのね。 https://t.co/gltRFd3nht

6 0 0 0 滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績伊達平和, 清水昌平, 竹村彰通工学教育 70 巻 (2022) 1 号 https://t.co/yqpAyR0i3X

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

1 0 0 0 応用統計学会の活動を通して学んだことを振り返って

応用統計学会の活動を通して学んだことを振り返って. 小西貞則. 応用統計学 2021; 50(1): 39-44. https://t.co/4V2peROEKV

307 0 0 0 OA 心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題

重回帰論文が話題ですね。個人的にはこの問題を研究者がこれ以上続けないように提言・実施すべきはこの論文の著者ではなく学会や教育組織だと思う。だからこそ冒頭にあるようにあえてこの論文を最も目立つ心理学研究に出されたんだろうし，今こうして実際やいやいなってる。 https://t.co/ARyp1kyZFT

13 0 0 0 OA 高等学校情報科教員採用の危機的現状

@hide_fromhikari 高校「情報」教員採用に消極的な県過去に一度も実施していない県秋田県、滋賀県、鹿児島県 https://t.co/U6x5KSIrTM こちらもご覧になってください。高等学校情報科教員採用の危機的現状 https://t.co/eiSJs1af5u #jnsg https://t.co/YKKBiELID2

74 0 0 0 OA 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から

ベースの内容は、昨年度の統計数理研究所オープンハウスでのチュートリアル講演です。 https://t.co/HaeOLO88t4 なお類似の内容が日本統計学会誌に掲載されています。 https://t.co/Dw4h0VQE0g

6 0 0 0 OA 統計的思考と統計モデルの利用

AICの赤池先生の誕生日か．赤池先生の講演を拝聴したのは１回だけ．２０００年春の数学会＠早稲田大学．「統計的思考と統計モデルの利用」というタイトルだが，ゴルフスイングの話をしていた記憶しかない．予稿集が公開されていて，後半がゴルフ．前半を覚えていないよ． https://t.co/dqlGDOUJh5

Hidetoshi Matsui（松井秀俊） (@hide_fromhikari)

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4 0 0 0 時空間データに対する高速な平滑化法と地震波動場再構成への応用

62 0 0 0 OA 傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準

5672 0 0 0 OA 紙資料の応急処置スクウェルチ・パッキング法

7 0 0 0 OA An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R), Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie and Robert Tibshirani著, Springer, 2013年8月, 430pp., 価格 59.99〓, ISBN 978-1-4614-7137-0

23 0 0 0 OA スパースモデリングと天文学(<特集>スパースモデリング: 情報処理の新しい流れ)

14 0 0 0 OA Generative Adversarial Networksの基礎と応用

80 0 0 0 OA 生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない(<特集2>生態学におけるモデル選択)

16 0 0 0 OA 機械学習の概要

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17 0 0 0 非線形力学系としての身体

8 0 0 0 OA Influence of the COVID-19 Pandemic on Overall Physician Visits and Telemedicine Use Among Patients With Type 1 or Type 2 Diabetes in Japan

8 0 0 0 OA 関心ある物事を観察できているか?

3 0 0 0 OA 構造方程式モデリングにおける検定統計量のBartlett補正

6 0 0 0 滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

1 0 0 0 応用統計学会の活動を通して学んだことを振り返って

307 0 0 0 OA 心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題

13 0 0 0 OA 高等学校情報科教員採用の危機的現状

74 0 0 0 OA 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から

6 0 0 0 OA 統計的思考と統計モデルの利用

1 0 0 0 仮想的なゼロ近傍への外挿とその収束レートについて

6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習

2 0 0 0 グラフと近傍グラフの確率的同時埋め込みを用いたマルチモーダル関連性データの可視化

179 0 0 0 OA p値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである

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7 0 0 0 OA An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R), Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie and Robert Tibshirani著, Springer, 2013年8月, 430pp., 価格 59.99〓, ISBN 978-1-4614-7137-0

23 0 0 0 OA スパースモデリングと天文学(<特集>スパースモデリング: 情報処理の新しい流れ)

14 0 0 0 OA Generative Adversarial Networksの基礎と応用

80 0 0 0 OA 生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない(<特集2>生態学におけるモデル選択)

16 0 0 0 OA 機械学習の概要

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8 0 0 0 OA Influence of the COVID-19 Pandemic on Overall Physician Visits and Telemedicine Use Among Patients With Type 1 or Type 2 Diabetes in Japan

8 0 0 0 OA 関心ある物事を観察できているか?

3 0 0 0 OA 構造方程式モデリングにおける検定統計量のBartlett補正

6 0 0 0 滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

1 0 0 0 応用統計学会の活動を通して学んだことを振り返って

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74 0 0 0 OA 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から

6 0 0 0 OA 統計的思考と統計モデルの利用

1 0 0 0 仮想的なゼロ近傍への外挿とその収束レートについて

6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習

2 0 0 0 グラフと近傍グラフの確率的同時埋め込みを用いたマルチモーダル関連性データの可視化

179 0 0 0 OA p値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである

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