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숭실대학교 정보통계보험수리학과는 미래 사회의 핵심 역량인 자료분석 능력을 키우는 정보통계 트랙,
통계학과 보험수리 두 학문분야의 시너지를 극대화한 보험수리 트랙을 모두 가진 국내 유일한 학과입니다.
[2019. 06. 24] 세미나 안내
일시: 2019년 6월 24일(월) 오전 11:00
주제: 통계적 매개변수 맵의 정규화된 집계
기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터에 대한 일부 유형의 그룹 수준 분석에서는 개별 피험자의 통계적 매개변수 맵(SPM)을 결합하는 것이 목표입니다. 뇌 지도는 일반적으로 피험자 간 단순 평균을 사용하여 결합되어 외부 값이 있는 피험자에 취약합니다. 또한 t 테스트는 외부 값이 관찰될 때 위양성 및 위음성 경향이 있습니다. 우리는 SPM이 집계를 위한 최적의 가중치를 찾기 위해 정규화된 비지도 집계 방법을 제안합니다. 이는 외부 대상의 영향을 감지하고 완화하는 데 도움이 됩니다. 또한 부트스트랩 기반 가중치 t를 제시합니다.최적의 가중치를 사용하여 테스트하여 외부 대상에 대해 강력한 활성화 맵을 구성합니다. 제안된 집계 방법의 성능을 검증하고 시뮬레이션 및 실제 데이터 예제를 사용하여 테스트합니다. 결과는 정규화된 집계 접근 방식이 외부 대상을 효과적으로 감지하고 가중치를 낮추며 강력한 SPM을 생성할 수 있음을 보여줍니다.
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