| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-13 14:25 学校等での集団食中毒事例における原因給食提供日の推定 木村光宏（法政大）・○太田修平（神奈川大）  R2019-51 |
|
| 抄録 | （和） | 過去に学校等で発生した給食などを原因とする集団食中毒事例を取り上げ，主に公衆衛生学の分野で行われている原因給食提供日の対数正規分布による解析を，本研究では逆ガウス分布を試すことにより調べる．特に，逆ガウス分布のパラメータに関する物理的な意味づけから，食中毒の原因菌の（仮想的ではあるが）強さや，罹患者の年齢層との関係を見出し，それに基づいた原因給食提供日の早期推定の可能性について調べた． |
| （英） | We focus on estimating the date when school lunch caused mass food poisoning was supplied. In the literature, a log-normal distribution has been widely used for this statistical inference problem. However, in this study, we unveil the potential of using an inverse Gaussian distribution. In particular, we show the physical meaning of each distribution parameter of the inverse Gaussian distribution, and utilize their meanings to assume the prior distribution for Bayes inference, which contributes to the early-stage parameter estimation of the critical date of food poisoning. We show several data analyses with the collected datasets. | |
| キーワード | （和） | 集団食中毒 / 逆ガウス分布 / 統計的推定 / ベイズ推定 / RStan / / / |
| （英） | Mass food poisoning / Inverse Gaussian Distribution / Statistical Inference / Bayesian Estimation / RStan / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 337, R2019-51, pp. 7-12, 2019年12月. | |
| 資料番号 | R2019-51 | |
| 発行日 | 2019-12-06 (R) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | R2019-51 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2019-12-13 - 2019-12-13 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 保全性，信頼性一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2019-12-R |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学校等での集団食中毒事例における原因給食提供日の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Statistical method of estimating the date when school lunch caused mass food poisoning was supplied |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 集団食中毒 / Mass food poisoning |
| キーワード(2)（和/英） | 逆ガウス分布 / Inverse Gaussian Distribution |
| キーワード(3)（和/英） | 統計的推定 / Statistical Inference |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ推定 / Bayesian Estimation |
| キーワード(5)（和/英） | RStan / RStan |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 光宏 / Mitsuhiro Kimura / キムラ ミツヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： Hosei Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 修平 / Shuhei Ota / オオタ シュウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神奈川大学 (略称： 神奈川大) Kanagawa University (略称： Kanagawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2019-12-13 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2019-51 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.337 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-12-06 (R) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]