主要業績 【 表示 ／ 非表示 】
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論文題目名：Echelon解析に基づくスキャン法によるホットスポット検出について （共著）
掲載誌名：統計数理60巻 1号 （頁 93 ～ 108）
発行年月：2012年06月
著者氏名（共著者含）：石岡文生, 栗原考次
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論文題目名：Spatial clustering properties in the temporal variation of suicide rates/numbers among Japanese citizens: A comprehensive comparison and discussion（共著）
掲載誌名：PLOS ONE
発行年月：2015年07月
著者氏名（共著者含）：Makoto Tomita, Takafumi Kumota, Fumio Ishioka
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論文題目名：Detection of space time clusters for radiation data using spatial interpolation and scan statistics（共著）
掲載誌名：Proceedings of COMPSTAT2016 (22th International Conference on Computational Statistics) （頁 85 ～ 97）
発行年月：2016年08月
著者氏名（共著者含）：Fumio Ishioka, Koji Kurihara
氏名
石岡 文生 （イシオカ フミオ）
ISHIOKA Fumio
所属専攻講座
環境生命科学研究科
職名
准教授
性別
男性
研究分野・キーワード
（日）空間統計学、計算機統計学
（英）Spatial Statistics, Computational Statistics
取得学位 【 表示 ／ 非表示 】
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学位名：博士（理学）
学位の分野名：数学一般（含確率論・統計数学） （General mathematics (includes probability theory/statistical mathematics)）
学位授与機関名：岡山大学 （Okayama University）
取得方法：課程
取得年月：2007年09月
学内職務経歴 【 表示 ／ 非表示 】
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職務遂行組織：環境生命科学研究科
経歴名：准教授 （Associate Professor）
職務期間：2015年04月 ～ 継続中
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職務遂行組織：法務研究科
経歴名：助教 （Assistant Professor）
職務期間：2008年04月 ～ 2015年03月
所属学会・委員会 【 表示 ／ 非表示 】
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日本分類学会 （Japanese Classification Society） ／ 日本国 （ 2017年05月 ～ 継続中 ）
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統計関連学会連合 ／ 日本国 （ 2017年01月 ～ 継続中 ）
役職・役割名：幹事
活動期間：2017年01月 ～ 継続中
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一般社団法人 日本統計学会 （The Japanese Statistical Society） ／ 日本国 （ 2011年04月 ～ 継続中 ）
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日本計算機統計学会 ／ 日本国 （ 2008年04月 ～ 継続中 ）
役職・役割名：庶務理事
活動期間：2015年01月 ～ 継続中
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日本計算機統計学会 ／ 日本国 （ 2008年04月 ～ 継続中 ）
役職・役割名：評議員
活動期間：2013年01月 ～ 継続中
研究経歴 【 表示 ／ 非表示 】
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研究課題名：大規模時空間データのホットスポット検出に関する研究 （Study on the hotspot detection for large scale data）
キーワード：Echelon解析、ホットスポット、スキャン統計量
研究態様：個人研究
研究制度：科学研究費補助金
研究期間：2015年04月 ～ 2019年03月
専門分野（科研費分類）：統計科学
専門分野（researchmap分類）：統計科学
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研究課題名：空間データの構造解析とその集積性の研究
キーワード：Echelon解析
研究態様：個人研究
研究制度：科学研究費補助金
研究期間：2009年04月 ～ 2012年03月
専門分野（科研費分類）：統計科学
専門分野（researchmap分類）：統計科学
担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2018年度
授業科目：統計学入門(自然・生命)２
担当期間：2018年12月 ～ 2019年02月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：環境調査実験解析学演習
担当期間：2018年10月 ～ 2019年03月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：統計学・情報科学
担当期間：2018年10月 ～ 2019年03月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：統計学入門(自然・生命)１
担当期間：2018年10月 ～ 2018年12月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：情報統計学2
担当期間：2018年06月 ～ 2018年08月
授業形式：
教育対象学生数 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2018年度
卒業論文指導学生： 1人
修士論文指導学生： 4人
AA担当学生数： 22人
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年度：2017年度
卒業論文指導学生： 3人
修士論文指導学生： 3人
AA担当学生数： 22人
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年度：2016年度
卒業論文指導学生： 2人
AA担当学生数： 22人
論文（総説以外） 【 表示 ／ 非表示 】
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論文題目名：Detection of space-time clusters for radiation monitoring post data based on echelon scan statistics（共著）
記述言語：英語
掲載種別：国際会議proceedings
掲載誌名：Proceedings of the 2016 International Conference for JSCS 30th Anniversary in Seattle （頁 77 ～ 80）
発行年月：2016年10月
著者氏名（共著者含）：Fumio Ishioka, Koji Kurihara
共著区分：共著
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論文題目名：Detection of space time clusters for radiation data using spatial interpolation and scan statistics（共著）
記述言語：英語
掲載種別：国際会議proceedings
掲載誌名：Proceedings of COMPSTAT2016 (22th International Conference on Computational Statistics) （頁 85 ～ 97）
発行年月：2016年08月
著者氏名（共著者含）：Fumio Ishioka, Koji Kurihara
共著区分：共著
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論文題目名：Spatial clustering properties in the temporal variation of suicide rates/numbers among Japanese citizens: A comprehensive comparison and discussion（共著）
記述言語：英語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：PLOS ONE
発行年月：2015年07月
著者氏名（共著者含）：Makoto Tomita, Takafumi Kumota, Fumio Ishioka
共著区分：共著
DOI：10.1371/journal.pone.0127358
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論文題目名：Juvenile salmon patch identification and comparison using Echelon analysis（共著）
記述言語：英語
掲載種別：大学紀要
掲載誌名：SYKE-OU Project Report （頁 110 ～ 120）
発行年月：2014年06月
著者氏名（共著者含）：Makiko Oda, Saija Koljonen, Fumio Ishioka, Petteri Alho, Hiroshi Suito, Timo Huttula, Koji Kurihara
共著区分：共著
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論文題目名：胸部大動脈ステントグラフト治療に関わる予後予測―線形判別分析に基づくエンドリークの予測と影響標本集合の探索―（共著） （ A Detection of Influential Individuals for the Risk Prediction of Endoleak Formation After Tevar Based on a New Framework of Statistical Sensitivity Analysis）
記述言語：日本語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：計算機統計学 （ Bulletin of the Computational Statistics of Japan） 26巻 2号 （頁 59 ～ 77）
発行年月：2014年06月
著者氏名（共著者含）：林 邦好, 石岡文生, 植田琢也, 水藤 寛, 栗原考次
共著区分：共著
DOI：10.20551/jscswabun.26.2_59
総説・解説記事 【 表示 ／ 非表示 】
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題目：制限付スキャン統計量に基づく空間集積性の新たな検出手法について（共著）
記述言語：日本語
掲載種別：その他
掲載誌名：日本計算機統計学会 第32回大会講演論文集 （頁 120 ～ 123）
出版機関名：
発行年月：2018年05月
著者氏名（共著者含）:竹村祐亮, 石岡文生, 栗原考次
共著区分：共著
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題目：空間データに対するエシェロン解析の新たな展開について（共著）
記述言語：日本語
掲載種別：その他
掲載誌名：統計数理研究共同研究リポート395「環境・生態データと統計解析(5)」 （頁 77 ～ 86）
出版機関名：
発行年月：2018年03月
著者氏名（共著者含）:石岡文生, 栗原考次
共著区分：共著
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題目：放射線モニタリングデータの時空間集積性に対する空間補間法の応用（共著）
記述言語：日本語
掲載種別：その他
掲載誌名：統計数理研究共同研究リポート375「環境・生態データと統計解析(4)」 （頁 61 ～ 70）
出版機関名：
発行年月：2017年03月
著者氏名（共著者含）:石岡文生, 栗原考次
共著区分：共著
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題目：空間疫学における集積性の検出と shiny への実装（共著）
記述言語：日本語
掲載種別：その他
掲載誌名：日本計算機統計学会 第30回シンポジウム講演論文集 （頁 173 ～ 176）
出版機関名：
発行年月：2016年11月
著者氏名（共著者含）:梶西将司, 石岡文生, 栗原考次
共著区分：共著
DOI：10.20551/jscssymo.30.0_173
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題目：空間データに対するホットスポット検出手法の性質評価について（共著）
記述言語：日本語
掲載種別：その他
掲載誌名：2016年度 統計関連学会連合大会講演報告集 （頁 147）
出版機関名：
発行年月：2016年09月
著者氏名（共著者含）:石岡文生, 栗原考次, 水田正弘
共著区分：共著
学会等における発表 【 表示 ／ 非表示 】
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会議区分：国際会議
発表の種類：学会発表
会議名称：COMPSTAT2018 (23rd International Conference on Computational Statistic)
開催場所：Uniera Hotel, Iasi, ROMANIA
開催期間：2018年08月
題目又はセッション名：Cluster detection for mutli-dimensional spatial data based on hierarchical structure
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会議区分：国際会議
発表の種類：学会発表
会議名称：ECDA2018 (European Conference on Data Analysis)
開催場所：Heinz Nixdorf Museumsforum(HNF), Paderborn, GERMANY
開催期間：2018年07月
題目又はセッション名：Visualization of cluster detection based on hierarchical structure for geospatial data and its application
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会議区分：国際会議
発表の種類：学会発表
会議名称：IASC-ARS2017 (The Conference of the Asian Regional Section of the International Association of Statistical Computing)
開催場所：The University of Auckland, Auckland, NEW ZEALAND
開催期間：2017年12月
題目又はセッション名：Evaluation of spatial cluster detection method based on all geographical linkage patterns
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会議区分：国内会議
発表の種類：研究集会
会議名称：統計数理研究所共同研究集会（29-共研-5005）「データ解析環境Rの整備と利用」
開催場所：東京都立川市 統計数理研究所
開催期間：2017年11月
題目又はセッション名：Rを用いた空間データの構造分析と集積性の検出
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会議区分：国際会議
発表の種類：学会発表
会議名称：Hangzhou International Statistical Symposium
開催場所：Hangzhou Huagang HNA Resort, Hangzhou city, Zhejiang province, CHINA
開催期間：2017年11月
題目又はセッション名：Visualization for radiation monitoring post data using spatial interpolation
学会等における役割 【 表示 ／ 非表示 】
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日本計算機統計学会
役職・役割名：第32回大会 セッション座長
活動期間：2018年05月
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日本分類学会
役職・役割名：2018年度シンポジウム 実行委員
活動期間：2018年04月 ～ 2018年12月
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統計関連学会連合
役職・役割名：幹事
活動期間：2017年04月 ～ 継続中
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日本計算機統計学会
役職・役割名：設立30周年記念国際研究集会 大会実行委員 （2016 International Conference for JSCS 30th Anniversary in Seattle）
活動期間：2016年01月 ～ 2016年12月
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日本計算機統計学会 （Japanese Society of Computational Statistics）
役職・役割名：第30回大会 大会実行委員
活動期間：2016年01月 ～ 2016年09月
活動内容：大会運営に携わった。
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：大規模時空間データのホットスポット検出に関する研究
研究期間：2016年04月 ～ 2019年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：どこでデータが観測されたかという「位置」情報が付与された大規模空間データに対し、有意に高い、あるいは低い領域群（ホットスポットと呼ぶ）を検出するための手法を確立する。申請者らはエシェロン解析法を利用したホットスポット検出法について研究しており、我々の方法は、従来法では計算コストの面などから解析が困難とされてきた「大規模」空間データに対してホットスポットを検出できることを、これまでの研究成果で実証してきた。本研究課題では、近年各分野で蓄積され続けて続けている「ビッグデータ」の様な、さらなる大規模データを解析対象として扱うための新たなアルゴリズムを構築し、実データへ適用を試みる。また、通常用いられる地理的な二次元空間に、時間・高度などの軸を想定した「多次元空間データ」のホットスポット検出法の構築、一連の解析を実行するソフトの開発と公開も目標にする。
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：大規模時空間データのホットスポット検出に関する研究
研究期間：2016年04月 ～ 2019年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：どこでデータが観測されたかという「位置」情報が付与された大規模空間データに対し、有意に高い、あるいは低い領域群（ホットスポットと呼ぶ）を検出するための手法を確立する。申請者らはエシェロン解析法を利用したホットスポット検出法について研究しており、我々の方法は、従来法では計算コストの面などから解析が困難とされてきた「大規模」空間データに対してホットスポットを検出できることを、これまでの研究成果で実証してきた。本研究課題では、近年各分野で蓄積され続けて続けている「ビッグデータ」の様な、さらなる大規模データを解析対象として扱うための新たなアルゴリズムを構築し、実データへ適用を試みる。また、通常用いられる地理的な二次元空間に、時間・高度などの軸を想定した「多次元空間データ」のホットスポット検出法の構築、一連の解析を実行するソフトの開発と公開も目標にする。
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：大規模時空間データのホットスポット検出に関する研究
研究期間：2016年04月 ～ 2019年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：どこでデータが観測されたかという「位置」情報が付与された大規模空間データに対し、有意に高い、あるいは低い領域群（ホットスポットと呼ぶ）を検出するための手法を確立する。申請者らはエシェロン解析法を利用したホットスポット検出法について研究しており、我々の方法は、従来法では計算コストの面などから解析が困難とされてきた「大規模」空間データに対してホットスポットを検出できることを、これまでの研究成果で実証してきた。本研究課題では、近年各分野で蓄積され続けて続けている「ビッグデータ」の様な、さらなる大規模データを解析対象として扱うための新たなアルゴリズムを構築し、実データへ適用を試みる。また、通常用いられる地理的な二次元空間に、時間・高度などの軸を想定した「多次元空間データ」のホットスポット検出法の構築、一連の解析を実行するソフトの開発と公開も目標にする。
その他競争的資金獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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資金名称：住友財団環境研究助成
研究題目：福島第一原発事故に伴う放射性物質モニタリングポストデータの時空間クラスターの検討
研究期間：2014年11月 ～ 2015年11月
資金支給機関：民間財団等
研究内容：日本全国から収集され続けている放射能モニタリングポストデータを対象とした時空間クラスターを検出する点で、本申請課題とは異なる。放射能分布データへの応用に特化した解析を目的とする。
共同研究実施実績 【 表示 ／ 非表示 】
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研究題目：大規模な環境・生態データのホットスポット検出に関する研究
共同研究区分：国内共同研究
研究期間：2015年04月 ～ 2016年03月
相手先機関名：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所
研究内容：コンピュータ，地理情報システム，測定機器の進歩により，測定精度が高く大容量のデータを解析する環境が整ってきた。このため，動植物等の各種の大規模な環境・生体系データから，調査領域を定量的に評価す
ることができるようになった。本研究では，位置情報のような空間情報をもつ環境・生態データに対し，これまでこの分野における調査・解析で用いられていない新たな手法に基づいたクラスター（ホットスポット
）を同定することを目的とする。
具体的には，森林のデータに対し，空間集積性の見地による新たなパッチの評価法を確立することで，環境状況の把握や将来予測を行うための一つのアプローチを提案する。これは，現段階では調査の経験を通じて
決定する事の多いパッチサイズのような空間スケールやギャップ形成の頻度などを，定量的に再検証することを可能にする。これにより，調査領域の現状を把握するだけでなく，今後の生態環境の保護や管理に役立
つことが期待される。
また，これらの手法によって同定したパッチの評価を，同一の森林内で評価するのではなく，異なる気候帯の森林間で比較することも研究の目的である。そして，時系列的な情報をもつデータについても考慮し，調
査領域について時空間の要素を加味した評価を行えるようにする。 -
研究題目：大規模な環境・生態データのホットスポット検出に関する研究
共同研究区分：国内共同研究
研究期間：2014年04月 ～ 2015年03月
相手先機関名：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所
研究内容：近年の地理情報システム(GIS)の進歩により、空間的な位置情報をともなった種々の環境・生態データが大
容量かつ高精度で入手できるようになった。そのようなデータを解析して定量的に評価することは、保護樹
林の適切な維持や特有生物の生息・生育環境の保全等のためにも重要な意味がある。本研究では、空間的な
環境・生態データ解析のアプローチとして、空間集積性の見地から有意なクラスター（ホットスポット）を同定することにより、環境状況の把握や将来予測を行う事を目的とする。加えて、環境・生態データは、時間の経過と共に刻一刻と状況が変化する。そのため、観測点毎の時系列的な繋がりを考慮したモデルも取り入れ、環境・生態データの時空間ホットスポットについても検討する。
全学的な実績（委員等） 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2016年度
委員会等の名称：教育開発センター教育システム委員会
役職：委員
任期：2016年04月 ～ 2017年03月
貢献の実績：卒業生アンケートに対する統計的な分析
所属部局等の実績（委員等） 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2018年度
委員会等の名称：広報委員会
役職：委員
任期：2018年04月 ～ 2019年03月
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年度：2017年度
委員会等の名称：広報委員会
役職：委員
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年度：2016年度
委員会等の名称：情報処理委員会
役職：委員
所属講座等の実績（委員等） 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2018年度
委員会等の名称：ネットワーク管理
役職：委員長
貢献の実績：学科ネットワークの管理・運営
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年度：2018年度
委員会等の名称：広報・情報委員会
役職：委員
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年度：2018年度
委員会等の名称：学科同窓会担当
役職：委員長
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年度：2018年度
委員会等の名称：学科サーバ管理
役職：委員長
貢献の実績：学科のサーバーの管理・運営
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年度：2018年度
委員会等の名称：学科案内作成ワーキング
役職：委員長
貢献の実績：学科案内および講座案内のパンフレット作成。