「心理学におけるベイズ統計モデリングの可能性」シンポジウム（日本心理学会81回大会）
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Hiroshi Shimizu
@simizu706
「心理学におけるベイズ統計モデリングの可能性」のシンポジウム（明日の11:20~13:00）のページを作りました。「あんなこといいな、できたらいいな」を新進気鋭の若手研究者がやってのけます。ぜひお越しをー norimune.net/jpa81_bayes
2017-09-21 16:54:12
das Kino
@kyn02666
企画代表者の清水先生より，企画趣旨のご説明。「モデルにデータを合わせるのではなく，現象に合わせたモデルを作るのが統計モデリング」
2017-09-22 11:24:46
das Kino
@kyn02666
「なぜ”ベイズ”統計モデリングか？ 別にベイズじゃなくていい，統計モデリングを推したい。ただベイズならより多様なモデルに対応しやすいし，推定法としてよい性質も備えている」
2017-09-22 11:26:21
das Kino
@kyn02666
・難波さん：変数選択の問題に統計モデリングで挑戦 ・坂本さん：ノイズが多く含まれる活動量のデータから特徴量を抽出 ・杣取さん：構成概念を指標化する（統計モデリングの真骨頂！）
2017-09-22 11:27:55
das Kino
@kyn02666
難波さんの最新の論文 Spontaneous Facial Actions Map onto Emotional Experiences in a Non-social Context ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/P…
2017-09-22 11:33:44
Hiroshi Shimizu
@simizu706
ベイズ統計モデリングシンポ、会場係の方のはからいで扉をあけてもらって、そとからも見れるようにしてもらいました。要は、「部屋に規定人数以上いてはいけない」らしく、部屋にさえ入らなければいい模様。
2017-09-22 11:35:23
das Kino
@kyn02666
各表情部位の生起有無を，18もの情動体験で予測するロジスティックモデル。説明変数が多い場合，説明変数間の相関の高さ（多重共線性）や，データ過剰に記述している過剰適合の問題が懸念されるので，説明変数をうまく選択したい，というモチベーション
2017-09-22 11:37:08
das Kino
@kyn02666
「馬蹄事前分布を用いたモデル ＋ 理論的背景によって研究者が持つ事前信念」により，現象の正確な記述を目指す統計モデリングをしよう！ という結論
2017-09-22 11:47:26
das Kino
@kyn02666
まずは，「ウェアラブル活動計で測定される身体活動量と心理学研究」の関係について概観 膨大なデータが得られるので，有益な情報が潜在しているはず。 なおこれらのデータは，ゼロ以上の値であり，ゼロが極端に多い，正の方向にノイズが含まれる という特徴がある
2017-09-22 11:52:13
das Kino
@kyn02666
ベイズ統計モデリングなら... ・ノイズを除いた活動量の推定 ・活動変動性の定量化 ・睡眠と覚醒の区間を統計推定 のように，潜在指標を抽出して，活動量と心理変数の関連を検討できるかもしれない というモチベーション
2017-09-22 11:54:42
das Kino
@kyn02666
まず状態空間モデルで活動量を解析。時系列分析の一つ。 各時点で真の状態に誤差（正規分布）が乗った形でデータが得られていると仮定。データから誤差を分離して真の状態（活動状態）を推定するには？
2017-09-22 11:58:35
das Kino
@kyn02666
一見うまくいっているようにみえるが， ・睡眠時と覚醒時の状態変動が同じ ・ゼロの値がうまくモデリングできていない という問題。誤差に正規分布を仮定しているという部分が，データに合っていない恐れ。 そこで，睡眠時の活動状態ゼロを表現するため，ゼロ過剰ガンマ分布の状態空間モデルに発展
2017-09-22 12:00:08
das Kino
@kyn02666
ノイズを除いた活動状態の推定値を得ることで，それらと気分の関係など，次の解析が可能になる。 さらに，関心のある潜在変数を抽出しやすくなることで，仮設の枠が広がる。 「もう一歩踏み込んだ心理学へ」 という結語
2017-09-22 12:07:57