Nivel: Avanzado
【Presentador】
Instituto Interuniversitario de Investigaciones Corporación Organización de Investigación de Sistemas de Información Instituto de Matemática Estadística
Centro de Investigación de Estrategias de Análisis de Riesgos Profesor visitante Takenori Takahashi
[Resumen de la presentación]
La mayoría de los casos de encuestas por cuestionario (encuestas por cuestionario) hasta la fecha han terminado en la etapa de consideración, y hay algunos casos en los que se hacen propuestas basadas en la consideración, pero en tales casos las propuestas solo se basan en ideas hipotéticas (pensamientos y Sin embargo, casi no se presentan casos en los que se haya realizado la verificación de hipótesis (experimentos de verificación), que es la base objetiva de la propuesta. Para hacer propuestas concretas vinculadas a la resolución de problemas y la realización de tareas con evidencia, es necesario realizar experimentos que proporcionen la base para tales propuestas. El análisis conjunto es una opción para esto. Sin embargo, la mayoría de los análisis conjuntos convencionales son esfuerzos independientes y sus análisis también tienen tres características: (1) todos los factores se tratan cualitativamente, (2) se ignoran las interacciones y los términos cuadráticos, y (3) experimentos. El diseño es un arreglo factorial o un experimento ortogonal), que es un experimento extremadamente restrictivo (limitado).
Este estudio presenta un método para recopilar los datos resultantes y un experimento utilizando una tabla de modelo estructural y un diseño óptimo (denominado experimento virtual en este estudio). Está matemáticamente claro que es deseable que los datos de los resultados estén en una escala continua en experimentos virtuales. Sin embargo, las evaluaciones abruptas y continuas a escala suponen una carga para los encuestados y proporcionan datos poco fiables. En este estudio, proponemos un método de reparto de diferencias ajustado para este propósito.
[Perfil del presentador]
Después de trabajar como profesor en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Ciencias de Tokio, la Escuela de Graduados de la Universidad de Keio y luego en la Facultad de Administración de Empresas de la Universidad Mejiro, actualmente continúa su investigación y educación en ciencia de datos como profesor visitante en el Instituto de Matemática Estadística. En términos de investigación, propone un nuevo paradigma de diseño, el superdiseño, en el campo de la ingeniería, y nuevos métodos de análisis, análisis causal bilateral y experimentos virtuales, en el campo de las ciencias sociales.
Por otro lado, mientras era estudiante de posgrado, desarrollé la teoría del esquí competitivo (principalmente slalom y slalom gigante) y enseñé habilidades prácticas en un club de esquí de cierta universidad durante varios años, y publiqué el contenido como un libro sobre esquí competitivo. teoría, en paralelo con mi investigación especializada. Basándonos en esta experiencia, llevamos aproximadamente medio siglo implementando la educación activa en ciencia de datos, es decir, educación estadística basada en la formación práctica, en universidades, escuelas de posgrado, empresas y diversos seminarios.
Durante su año sabático, avanzó en su investigación sobre el superdiseño en la Universidad de Yale (Estados Unidos) y desarrolló un helicóptero biplano de ensamblaje como material didáctico real. El primero es el tema principal de la investigación del autor, y el segundo es un material didáctico real y completo que puede tomar más de una docena de variables (factores) y también puede manejar modelos cuadráticos. Además, también hemos desarrollado un planeador de papel como material didáctico extremadamente avanzado de la vida real, y el lanzamiento de monedas, un material didáctico de uso general de la vida real dirigido a todos, desde principiantes hasta expertos.
*La visualización del póster está únicamente en papel.
