生体の科学75巻1号

2024年02月発行

特集 脳と個性

Ⅲ．“個性”の実験的理解

“個性”の数理学的捉え方

著者： 松田孟留¹² 駒木文保¹²

所属機関： ¹東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻 ²理化学研究所脳神経科学研究センター

ページ範囲：P.79 - P.83

文献概要

　近年の実験技術の進歩により，大規模で多様な脳神経データが得られるようになってきている。こうしたデータから個性を捉えるためには，データの確率的な生成過程を適切に記述した統計モデルの構築（統計モデリング）が重要である。本稿では，統計モデルを用いたデータ解析によって個性を捉える例を紹介する。

参考文献

. 110：21-35, 2022

2）McCulloch CE, Searle SR：Generalized, Linear, and Mixed Models, John Wiley ＆ Sons, New York, 2004

. 68：1004-1005, 2016

4）Hirotsu C：Advanced Analysis of Variance, Wiley, New York, 2017

5）Diggle P：Analysis of Longitudinal Data, Oxford University Press, Oxford, 2002

6）伊庭幸人編：ベイズモデリングの世界，岩波書店，東京，2018

7）Efron B：Large-Scale Inference：Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction, Cambridge University Press, New York, 2012

. 137：195-210, 2019

．31：7-14, 2021

10）赤池弘次，北川源四郎編：時系列解析の実際，朝倉書店，東京，2020

11）北川源四郎：Rによる時系列モデリング入門，岩波書店，東京，2020

．726：36-39, 2022

. 29：2055-2075, 2017

. 29：332-367, 2017

. 18：e1009985, 2022

．49：1-11, 2020