Presentation
<International Conference>
2018
Terada, Y. and Shimodaira, H. (2018). Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap, The 27th South Taiwan Statistics Conference and CIPS Annual Meeting 2018, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan. (Jun 29 - 30; Session: International Session (CIPS-JSS-KSS)) *I'm an invited speaker
Terada, Y. and Yamamoto, M. (2018). Subspace clustering for functional data, The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta2018), the City University of Hong Kong, Hong Kong. (Jun 19 - 21; Session : EO030 Statistical methods for functional data, Organizer : Prof. Jeng-Min Chiou) *I'm an invited speaker
Terada, Y. and Shimodaira, H. (2018). Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap, HeKKSaGon Multidisciplinary Joint Workshop toward Fusions between Data and Mathematical Sciences, Osaka University, Osaka, Japan (Apr 11) *I'm an invited speaker
2017
Terada, Y. (2017). Semi-supervised classification for functional data and its applications, The 10th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2017), University of London, London, United Kingdom. (Dec 16 - 18; Session: EO284 Statistics for Hilbert spaces, Organizer : Dr. Gil Gonzalez-Rodriguez) *I'm an invited speaker
Terada, Y. (2017). Semi-supervised classification for functional data, Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS2017), Tokai University, Tokyo, Japan. (Aug 7 - 10; Session: SP10 Functional data analysis, Organizer : Prof. Yuko Araki) *I'm an invited speaker
Terada, Y. (2017). Possibilities and limitations of machine learning on unweighted graphs, HeKKSaGOn Working Group Seeds in Mathematics versus Needs outside Mathematics, Osaka University, Osaka, Japan.(Mar 2 - 12) *I'm an invited speaker
2016
Terada, Y. (2016). Brain activity detection based on the difference-based HRF estimator, The Third CiNet Conference: Neural mechanisms of decision making: Achievements and new directions, CiNet, Osaka, Japan (Feb 3 - 5, 2016).
2015
Terada, Y. (2015). On the difference-based estimator of Hemodynamic Response Function, IASC Satellite Conference 2015, Atlântico Búzios Convention & Resort in Búzios, RJ, Brazil (August 2 - 4, 2015). *I'm an invited speaker (YSG-IASC session)!*
2014
Terada, Y. (2014). Asymptotic properties of factorial k-means clustering, COMPSTAT201: The 21st International Conference on Computational Statistics, International Conference Centre Geneva, Geneva, Switzerland (August 19 - 22, 2014). *I'm an invited speaker (YSG-IASC session)!*
Terada, Y. (2014). Clustering for high dimension, low-sample size data by distance vectors, ECDA2014: The European Conference on Data Analysis 2014, Jacobs University Bremen gGmbH, Bremen, German (July 02 - 04, 2014). *I'm an invited speaker!*
Terada, Y. and von Luxburg, U. (2014). Local Ordinal Embedding, ICML2014: The 31st International Conference on Machine Learning, Beijing International Convention Center (BICC), Beijing, China (June 21 - 26, 2014).
2013
Terada, Y. (2013). Achieving near-perfect clustering for high dimension, low sample size data, AG DANK/BCS Meeting 2013 in London, University College London, London, the United Kingdom (November 8-9, 2013).
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2013). Reparameterization of Percentile MDS with the non-concentric hyperboxes, Joint Meeting of the IASC Satellite Conference for the 59th ISI WSC and the 8th Asian Regional Section(ARS) of the IASC, Yonsei University, Seoul, Korea (August 22 - 23, 2013). *We are invited Speakers!*
Terada, Y. (2013). Asymptotics of Reduced K-means Clustering, IFCS 2013: The 2013 Conference of the International Federation of Classification Societies, Tilburg University, Tilburg, the Netherlands (July 15 - 17, 2013).
2012
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2012). Two-mode three-way asymmetric MDS with the generalized hyperellipse model, JCS-CLADAG12: Joint meeting of Japanese and Italian Classification Societies, Anacapri, Capri Island, Italy.
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2012). Three-way multidimensional scaling of percentile-valued dissimilarities with the non-concentric hyperbox model, COMPSTAT 2012: 20th International Conference on COMPUTATIONAL STATISICS, Amathus Beach Hotel, Limassol, Cyprus.
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2012). Asymmetric Multidimensional Scaling with Generalized Hyperellipse Model, The 4th Japanese-German Symposium on Classification, Doshisha University, Kyoto, Japan.
2011
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2011). Multidimensional scaling with the nested hypersphere model for percentile dissimilarities, CAS 2011: Missouri S&T, Complex Adaptive Systems, Chicago, IL, USA.
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2011). Multidimensional scaling with hyperbox model for percentile dissimilarities, KES-IDT 2011: 3rd International Conference on Intelligent Decision Technologies, University of Piraeus, Greece.
2010
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010). Principal component analysis for histogram-valued data, The 10th China-Japan Symposium on Statistics Collected Papers, 254-257.
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010). Kernel methods for analyzing symbolic data. GfKl 2010, Karlsruhe, German.
Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010). Modal interval-valued dissimilarity between histogram- valued data. 3rd German-Japanese Workshop "ADVANCES IN DATA ANALYSIS AND RELATED NEW TECHNIQUES AND APPLICATIONS", Karlsruhe, German.
<Domestic conference （国内会議, in Japanese）>
2018
Terada, Y. and Shimodaira, H. (2018). Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap, 津田CREST internal meeting, 於 名古屋工業大学. 2018年12月12日.*招待講演
Terada, Y. and Yamamoto, M. (2018). Subspace clustering for functional data, The 314th meeting of Hiroshima Statistics Study Group, Hiroshima University, Hiroshima, Japan. 2018年11月30日.*招待講演
寺田吉壱, 関数データ解析における分類問題について, RIMS研究集会「高次元量子雑音の統計モデリング」, 於 京都大学, 2018年11月09日.*招待講演
寺田吉壱, 複雑なデータに対する解析法の理論と応用, 横浜市立大学データサイエンス学部セミナー, 於 横浜市立大学, 2018年10月30日.*招待講演
寺田吉壱, 下平英寿, マルチスケール・ブートストラップによるモデル選択後のselective inference, 2018年度統計関連学会連合大会, 於 中央大学, 2018年09月12日.
寺田吉壱, 山本倫生, 関数データに対する部分空間クラスタリング法とその性質, 2018年度統計関連学会連合大会, 於 中央大学, 2018年09月12日.
寺田吉壱, 山本倫生, 関数データに適したsubspace clusteringとその性質, 大規模統計モデリングと計算統計V, 於 大阪大学, 2018年09月05日.*招待講演
寺田吉壱, 山本倫生, 関数データに適したクラスタリング法について, 統計サマーセミナー2018, 於 長良川観光ホテル石金（岐阜）, 2018年08月07日.
2017
寺田吉壱, 山本倫生, Normalized cutを用いたクラスタリング法とカーネル法の関連, 行動計量学会岡山地域部会第64回研究会「多変量データの構造分析」，於 岡山理科大学, 2017年10月07日. *招待講演
寺田吉壱, 下平英寿, マルチスケール・ブートストラップ法による近似的に不偏なselective inferenceとその応用, 大規模統計モデリングと計算統計IV, 於 東京大学, 2017年09月11日. *招待講演
寺田吉壱, 小笠原一生, 中田研, 関数データ解析のスポーツ医学への応用, 2017年度統計関連学会連合大会 (日本統計学会スポーツ統計分科会企画セッション「スポーツ統計科学」), 於 南山大学, 2017年09月06日. *招待講演
寺田吉壱, 下平英寿，マルチスケール・ブートストラップによる近似的に不偏なselective inference, 2017年度統計関連学会連合大会, 於 南山大学, 2017年09月06日.
寺田吉壱, 関数データに対する PU learning とその応用, 滋賀大学第 22 回データ
サイエンスセミナー, 於 滋賀大学, 2017 年 4 月25日．*招待講演
寺田吉壱, 関数データ解析の有用性について~ 分類問題を中心として ~, JST CREST AIPチャレンジシンポジウム「ビッグデータ利活用のための基盤構築とその応用」, 於 名古屋工業大学, 2017年02月15日．*招待講演
2016
寺田吉壱, 山本倫生, なぜnormalized cutを用いないのか？～Ncutの漸近的性質とSpectral Clusteringとの関係～，第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)，於 京都大学，2016年11月．
寺田吉壱, 関数データに対するPU learningについて, H28年度CREST研究集会 大規模統計モデリングと計算統計 II, 於 東京大学, 2016 年 09月28日. *招待講演
寺田吉壱, Weighted kernel k-means法の統計的性質, 統計サマーセミナー, 於 サヤン・テラス ホテル＆リゾート（千葉）, 2016 年 08月09日.
寺田吉壱, fMRIデータに対する血流動態反応関数のセミパラメトリック推測とその応用, データ科学シンポジウム2015（科研費）『欠測データ解析とモデル選択：生体情報データの統計モデル』, 於 大阪大学豊中キャンパス 基礎工学J棟, 2016 年 01月22日.
2015
寺田吉壱, fMRIデータに対するシンプルで強い仮定を必要としない
脳活動領域の特定法, 第 18 回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2015),
於 つくば国際会議 場(エポカルつくば), 2015 年 11月.
寺田吉壱, fMRIデータ解析に関する研究, 岡山地域部会第58回研究会
『統計モデルの理論と実データへの適用』, 於 岡山理科大学 50周年記念館,
2015年10月24日.
寺田吉壱, Asymptotic Properties of Difference-Based Estimation of Hemodynamic Response Function, 2015年度統計関連学会連合大会，
於 岡山大学，2015年09月08日.
寺田吉壱, 非重み付きグラフに対するgraph embeddingとその理論的性質,
大規模統計モデリングと計算統計，於 東京大学，2015年02月06日.
2014
寺田吉壱, Ulrike von Luxburg. Unweighted graphに対する機械学習の限界と可能性 ～ Random geometric graphの観点から ～, 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014)，於 名古屋大学，2014年11月17日.
[25] 寺田吉壱, Ulrike von Luxburg. Local Ordinal Embedding, 統計数学セミナー，於 大阪大学，2014年11月11日.
2013
寺田吉壱．Factorial K-means法の統計的性質について，2012年度 統計数理研究所 共同研究『シンボリックデータ解析とその応用』研究会，於 統計数理研究所，2013年03月24日.
寺田吉壱, 宿久洋. Non-concentric hyperbox model MDSの無制約最適化問題への帰着, 2012年度 北海道大学情報基盤センター共同研究集会『大規模複雑類似性データ解析』，於 北海道大学，2013年02月27日.
2012
寺田吉壱. Strong consistency of the reduced k-means clustering, 2012年度 統計関連学会連合大会, 於 北海道大学, 2012年09月11日. （優秀報告賞 受賞）
寺田吉壱, 宿久洋. 大規模非類似性データに対する.シンボリックMDSの適用可能性について, 2012年度 統計関連学会連合大会, 於 北海道大学, 2012年09月11日.
寺田吉壱, 宿久洋. (2012). クラスタリング法と多次元尺度構成法の.同時分析について, 日本分類学会第30回研究報告会, 於 同志社大学.
寺田吉壱, 宿久洋. (2012). Non-concentric model を用いた.2相3元分布値データに対するMDS, 2011年度統計数理研究所共同研究「大規模データの解析法に関する研究会」, 於 統計数理研究所.
寺田吉壱, 宿久洋. (2012). Stable I-Scal と Modified Percen-Scal, 第18回大規模データ科学に関する研究会, 於 北海道大学.
2011
寺田吉壱. (2011). シンボリックデータ解析におけるMDSについて，科学研究費シンポジウム2011 『生命科学と統計学』, 於 大阪大学.
寺田吉壱，宿久洋 (2011): 3WayPercen-Scal: Multidimensional Scaling for two-mode three-way percentile dissimilarities. 2011年度統計関連学会連合大会講演報告集, pp. 22, 於 九州大学.
寺田吉壱，宿久洋 (2011): Hyperbox model multidimensional scaling for percentile dissimilarities without the concentricity constraint, 日本分類学会 第29回研究報告会 研究報告予稿集, pp. 17-20, 於 同志社大学
寺田吉壱, 宿久洋 (2011). Nested hyperbox modelを用いた パーセンタイル区間値非類似性データに対するMDSについて. 複雑データの解析に関する研究会, 於 同志社大学.
寺田吉壱, 宿久洋 (2011). Hist-Scalの考察とPercen-Scalについて. 第12回大規模データ科学に関する研究会, 於 北海道大学.
寺田吉壱, 宿久洋 (2011). Hist-Scalの問題点と分布値非類似性データに対するMDSについて. 第10回大規模データ科学に関する研究会, 於 北海道大学.
2010
寺田吉壱, 宿久洋 (2010). ヒストグラム値データに対する主成分分析法について, ＰＣＡとＳＤＡのワークショップ「データ縮約のトレンドを追う－ＰＣＡとＳＤＡ－」, 於 統計数理研究所.
寺田吉壱, 宿久洋 (2010). ヒストグラム値データに対する主成分分析法について, 2010年度統計関連学会連合大会講演報告集, pp. 282, 於 早稲田大学.
寺田吉壱, 宿久洋 (2010). 区間値非類似性データに対する超球モデルMDSについて, 日本分類学会 第27回研究報告会 予稿集, pp. 35-38, 於 青山学院大学.
寺田吉壱, 宿久洋 (2010). 分布値データに対するクラスタリング法の提案, 日本計算機統計学会 第24回大会論文集, pp. 1-4, 於 統計数理研究所. （学生研究発表賞 受賞）
寺田吉壱, 宿久洋 (2010). 大規模非類似性データに対する多次元尺度構成法, 第７回大規模データ科学に関する研究会, 於 北海道大学 情報基盤センター.
寺田吉壱, 宿久洋 (2010). 分布値データに対するクラスタリングについて, 日本統計学会春季集会 (ポスターセッション), 於 青山学院大学. （ポスター発表）
寺田吉壱, 宿久洋 (2010): 区間値非類似性データに対する多次元尺度構成法, 日本分類学会 第26回研究報告会 予稿集, pp. 27-30, 於 九州大学.
2009
寺田吉壱, 宿久洋 (2009). 区間代数に基づいた区間値データに対する回帰分析, 2009年度科学研究費シンポジウム 「多変量データ解析法への計算機統計学・行動計量学的アプローチの新展開」発表 論文集, pp. 17-20, 於 大阪大学.
寺田吉壱, 宿久洋 (2009). 区間代数のヒストグラムデータへの拡張について, 日本計算機統計学会第23回シンポジウム論文集, pp. 155-158, 於 札幌学院大学.
宿久洋, 寺田吉壱 (2009). ヒストグラムによるヒストグラムデータ間非類似性の表現, 第3回大規模データ科学に関する研究会, 於 北海道大学 情報基盤センター.
寺田吉壱, 宿久洋 (2009). 区間値データの回帰分析, 第3回大規模データ科学に関する研究会, 於 北海道大学 情報基盤センター.