研究者
J-GLOBAL ID:201501008913153312
更新日: 2022年10月02日
秋山 隆
アキヤマ タカシ | Akiyama Takashi
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所属機関・部署:
関西大学 社会学部 社会学科 心理学専攻
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研究分野 (1件):
教育心理学
論文 (7件):
秋山 隆, 豊田 秀樹. 項目反応理論における均一DIF検討のためのベイズモデリング : 群間で困難度が異なる確率と正答確率が異なる確率. 教育心理学研究 = The Japanese journal of educational psychology. 2020. 68. 3. 250-265
豊田 秀樹, 中村 健太郎, 大橋 洸太郎, 秋山 隆. 一問一答形式での授業評価において学生が最重要視する知見の寡占度の計算:-ジップ分布を用いた分析-. 教育心理学研究. 2019. 67. 4. 304-316
豊田秀樹, 長尾圭一郎, 秋山隆, 池原一哉, 吉田健一. アジア12か国のブランド価値の普遍性・多様性解釈のためのベイズ分析的構造方程式モデリングによるアプローチ. 計算機統計学. 2016. 29. 1. 1-14
長尾圭一郎, 豊田秀樹, 秋山隆. チェックインから購買までの時間を利用したマーケティング・セグメンテーション-潜在混合分布モデルを利用した交差検証法による段階的ベイズ分析-. オペレーションズ・リサーチ. 2016. 61. 2. 71-79
秋山隆, 豊田秀樹, 岩間徳兼. 項目特性図を用いた誤答分析における仮説に基づいた誤答選択肢の併合と仮説モデル比較のための情報量規準算出方法. 日本感性工学会論文誌. 2015. 14. 3. 443-455
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書籍 (12件):
第4章 「聞きづらい行為を他のみんなはどれくらいしているか-Aggregated Response法-」(pp.37-47)(In 豊田秀樹 (編著) たのしいベイズモデリング : 事例で拓く研究のフロンティア)
北大路書房 2019 ISBN:9784762830839
第2章「データの基礎的要約と回帰分析」(pp.7-30.)・第7章「偏回帰係数の集団差の分析」3節「優越率」、4節「閾上率」 (pp.130-137.)・第10章「応用例紹介」分担執筆(pp.166-169.) In 豊田秀樹(編著) もうひとつの重回帰分析-予測変数を直交化する方法-
東京図書 2017
実践ベイズモデリング-解析技法と認知モデル-,朝倉書店,第2章「ワイブル分布」分担執筆 (pp.11-18.)・第7章「リンク関数」(pp.56-66.)・第10章「無制限複数選択形式の分割表データに対する因子分析」(pp.86-94.)・付録A「プレート表現の見方」(pp.188-189.)・付録B「モデル選択規準」(pp.190-202.)
2017
基礎からのベイズ統計学入門-ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門-,朝倉書店,第8章「比率・相関・信頼性」分担執筆 (pp.159-176)・付録C「Stan導入」(pp.202-217)
朝倉書店 2015
紙を使わないアンケート調査入門-卒業論文,高校生にも使える-,第3章 (pp.49-74)・ 第8章分担執筆 (pp.188-195)
東京図書 2015
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講演・口頭発表等 (14件):
SS-046 心理調査・測定データ分析に役立つベイズ的アプローチ」企画・司会・話題提供(項目反応理論における特異項目機能のベイズ的検討法)
(日本心理学会第82回大会 2018)
「分析の実行」 (公募シンポジウム「その偏回帰係数は解釈できますか?-予測変数を直交化した重回帰分析-」話題提供)
(日本心理学会第81回大会 2017)
自主企画シンポジウム「ベイズ統計学と歩む,これからの心理学研究-研究仮説が正しい確率と階層モデリングを用いたアプローチ-」話題提供「リンク関数・プレート表現・BARTモデル」
(日本教育心理学会第58回総会 2016)
自主企画シンポジウム企画「<ポストp値時代>の統計学」
(日本教育心理学会第58回総会 2016)
公募シンポジウムSS-043「ベイズ統計学による「研究仮説が正しい確率」の計算-p値からの卒業-」話題提供(StanによるHMCサンプリングの実行)
(日本心理学会 第79回大会 2015)
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