混合モデル分析に関する疑問・お悩み募集します

久しぶりの投稿です。
今回は８月に東京大学で開催される思考と言語研究会／MAPLL２０１４とその前日に開催されるSummer Statistics Seminar（SSS）のお知らせです。

毎年夏に電気情報学会の研究会である思考と言語研究会（TL）とMAPLLの合同ワークショップが開催されています。（研究発表の応募は既に締め切られています。）

毎年数多くの興味深い研究発表がありますが、今年の基調講演ではUniversity of PotsdamのSharavan Vasishthが線形混合モデルに関するチュートリアルを、そして、University of LiverpoolのFranklin Changがニューラルネットに関する講演をなさるそうです。

その他、プログラムはこちらをご覧ください。

そして、TL/MAPLLの前日には、言語科学における統計分析に焦点をあてたセミナーが実施されます。プログラムはこちらをご覧ください。

プログラムの中のQ&Aセッションは、当ブログも協力しています。そこで、あなたの混合モデル分析に関する疑問やお悩みを募集します。以下プログラムからの引用です。

LMEモデル（注：線形混合モデルのことです）は、ｔ検定や分散分析と比較して、モデルの自由度が高く、研究デザインに合わせたモデルを構築できます。その一方で、その自由度の高さのために慎重なモデル選択が要求されます。よって、最終的なモデルを構築し、研究結果を報告するぎりぎりまで心配や悩みが絶えないと言うのもLMEモデルを用いた分析の特徴のひとつです。

そのようなLMEモデルの使用に関する疑問・悩みを他のLMEモデル使用者と共有して、解決策を一緒に探してみませんか？想定される質問は、モデルの構築方法や探索方法、パッケージやソフトウエアの選択、使用方法等ですが、LMEに関する質問ならなんでも受け付けます。受け付けた質問を取りまとめて当日の話題とする予定です。

応募が多数ある場合には、時間の都合で全ての質問を話題にできないこともありますが、その点はあらかじめご了承ください。

原則として、セッションで取り上げる質問を提出した方には当該セッションへの参加をお願いしますが、どうしてもセッション参加の都合が付かないという場合にも、質問は受け付けますのでご相談ください。

質問の送付方法：

以下のメールアドレスまで、お名前、所属、連絡先メールアドレス、質問内容をお送りください。

mixed.model.jp@gmail.com

締め切りは7月14日です。沢山の疑問・悩みをお待ちしております。