統計学輪講 第26回
| 日時 | 2020年1月14日（火） 14時55分 ～ 15時45分 |
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| 場所 | 経済学研究科棟 3階 第3教室 |
| 講演者 | 福島 徹也 （経済学研究科M1） |
| 演題 | 論文紹介：Mixed-Effect Time-Varying Network Model and Application in Brain Connectivity Analysis. Zhang et al., 2019, JASA |
| 概要 |
多くの動的ネットワークモデルは単一のネットワークおよび離散時間を前提にしている。 著者らは連続時間のネットワークの挙動を population レベルで特徴づける mixed-effect network model を提案し、若年者の脳の発達研究への応用例を示した。 無向ネットワークかつ複数の community が存在する stochastic block model を想定し、community 内のノード間、および、community をまたぐノード間の隣接確率の時間変化について、時点の異なる複数のネットワークを用いて推定が行われた。 個々のネットワークに由来する variability はランダムエフェクトとしてモデルに取り込まれた。 この論文（下記）をご紹介するとともに、同様の解析をMCMC法を用いて試みたので、合わせて発表させていただきます。 Zhang, J., Sun, W. W., & Li, L. (2019). Mixed-Effect Time-Varying Network Model and Application in Brain Connectivity Analysis. Journal of the American Statistical Association, 1–15. https://doi.org/10.1080/01621459.2019.1677242 |