2024/12/13 更新

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サカモト　ワタル
坂本　亘
SAKAMOTO Wataru
所属
環境生命自然科学学域 教授
職名
教授
ホームページ
https://sites.google.com/site/sakamotoemsokayama/
外部リンク

学位

  • 博士（工学） （ 1998年3月   大阪大学 ）

研究キーワード

  • 統計科学

研究分野

  • 情報通信 / 統計科学  / 計算統計学，正則化法，ベイズ統計

学歴

  • 大阪大学   Graduate School of Engineering Science  

    1995年4月 - 1998年3月

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    国名： 日本国

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  • 大阪大学   Graduate School of Engineering Science  

    1993年4月 - 1995年3月

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  • 京都大学   Faculty of Science  

    1989年4月 - 1993年3月

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経歴

  • 岡山大学   学術研究院環境生命自然科学学域（工学系）   教授

    2023年4月 - 現在

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    国名：日本国

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  • 岡山大学   学術研究院環境生命科学学域   教授

    2021年4月 - 2023年3月

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    国名：日本国

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  • 岡山大学   大学院環境生命科学研究科 環境科学専攻 人間生態学講座   教授

    2013年4月 - 2021年3月

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    国名：日本国

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  • 大阪大学   大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 数理科学領域   准教授

    2007年4月 - 2013年3月

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    国名：日本国

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  • 大阪大学   大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 数理科学領域   助教授

    2003年10月 - 2007年3月

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  • 大阪大学   大学院基礎工学研究科   助手

    1998年4月 - 2003年9月

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    国名：日本国

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所属学協会

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委員歴

  • 日本統計学会   代議員  

    2021年4月 - 2023年3月   

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    団体区分：学協会

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  • 情報・システム研究機構・統計数理研究所   統計思考院運営委員会  

    2017年2月 - 2019年3月   

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    団体区分：その他

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  • 国際統計計算学会 アジア地域部会 (IASC-ARS)   評議員  

    2016年1月 - 2019年12月   

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    団体区分：学協会

    国際統計計算学会 (International Association for Statistical Computing)

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  • 国際計算統計学会 (IASC)   Scientific Secretary  

    2009年8月 - 2011年8月   

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    団体区分：学協会

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  • 日本計算機統計学会   評議員・理事  

    2001年1月 - 現在   

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    団体区分：学協会

    評議員 (2003-2016, 2018-2020)
    庶務理事 (2001-2006)
    企画理事 (2007-2010)
    渉外理事 (2013-2014)
    欧文誌編集理事 (2015-2018)
    国際交流理事 (2019-2020)

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  • 日本計量生物学会   評議員  

    2013年1月 - 2018年12月   

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    団体区分：学協会

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  • 日本統計学会   理事（広報）  

    2006年9月 - 2008年8月   

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    団体区分：学協会

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  • 特定非営利活動法人 医学統計研究会   理事  

    2006年4月 - 2021年3月   

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    団体区分：その他

    医学統計研究会

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論文

  • Spatio-temporal clustering analysis using generalized lasso with an application to reveal the spread of Covid-19 cases in Japan 査読

    Septian Rahardiantoro, Wataru Sakamoto

    Computational Statistics   39   1513 - 1537   2023年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    DOI： 10.1007/s00180-023-01331-x

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s00180-023-01331-x/fulltext.html

  • Bias‐reduced marginal Akaike information criteria based on a Monte Carlo method for linear mixed‐effects models 査読 国際誌

    Wataru Sakamoto

    Scandinavian Journal of Statistics   46 ( 1 )   87 - 115   2019年3月

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1111/sjos.12339

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    その他リンク： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1111/sjos.12339

  • 日本の「メタボリック・シンドローム」診断基準の統計的問題 査読

    坂本 亘, 五十川直樹, 後藤昌司

    行動計量学   35 ( 2 )   177 - 192   2008年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The Behaviormetric Society of Japan  

    The article by The Examination Committee of Criteria for 'Obesity Disease' in Japan and Japan Society for the Study of Obesity (2002) established cut-off points of waist circumference at 85 cm for males and 90 cm for females as criteria of obesity disease. Their article has also become a basis for criteria of metabolic syndrome in Japan; however, their article has various problems on statistical aspects. How the criteria on waist circumference should vary was investigated through reexamination based on descriptions in their article. First, their article obtained criteria on visceral fat area (VFA) from data in which males and females were pooled, while our reexamination suggested that we should use separate criteria on VFA between males and females. Second, their article inappropriately used regression lines to estimate waist circumference corresponding to VFA cut-off points. Our reexamination with errors-in-variables models suggested alternative cut-off points of waist circumference at 87 cm for males and 85 cm for females. Our simulation confirmed that the criteria by their article might lead to inappropriate diagnosis which is strict for males and easy for females.

    DOI： 10.2333/jbhmk.35.177

    CiNii Article

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  • 罰則付きスプラインによる非線形回帰構造の推測 査読

    坂本 亘, 井筒理人, 白旗慎吾

    計算機統計学   21 ( 1-2 )   55 - 94   2008年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Extracting non-linear additive regression structure with power-additive smoothing splines 査読

    Wataru Sakamoto

    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics,   20 ( 1 )   83 - 108   2007年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    The additive regression model assumes additivity among explanatory variables and other rigid requirements, which might give poor estimation of regression functions. Transforming response variables is a useful method to diagnose additivity and other requirements. From a practical point of view, parametric transformations such as the Box-Cox power transformation would give more helpful suggestions in interpreting results of analysis than nonparametric transformations. The power additive smoothing spline (PASS) model is proposed to diagnose the validity of assuming additivity in the additive regression model. The smooth functions (and often regression parameters) are estimated with a penalized likelihood approach, and the power and the smoothing parameters, which govern global nonlinear regression structure, are estimated with the empirical Bayes method, in which a Laplace approximation of the marginal likelihood is developed. The PASS model is applied to some data sets, and also its performance is examined through a simulation experiment. It is shown that the PASS model can extract an appropriate regression structure if true structure is additive after a Box-Cox power transformation of responses.

    DOI： 10.5183/jjscs1988.20.83

    CiNii Article

    CiNii Books

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  • MARS: selecting basis functions and knots with an empirical Bayes method 査読

    Wataru Sakamoto

    COMPUTATIONAL STATISTICS   22 ( 4 )   583 - 597   2007年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：SPRINGER HEIDELBERG  

    An empirical Bayes method to select basis functions and knots in multivariate adaptive regression spline (MARS) is proposed, which takes both advantages of frequentist model selection approaches and Bayesian approaches. A penalized likelihood is maximized to estimate regression coefficients for selected basis functions, and an approximated marginal likelihood is maximized to select knots and variables involved in basis functions. Moreover, the Akaike Bayes information criterion (ABIC) is used to determine the number of basis functions. It is shown that the proposed method gives estimation of regression structure that is relatively parsimonious and more stable for some example data sets.

    DOI： 10.1007/s00180-007-0075-7

    Web of Science

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  • ベキ重み付き平滑化スプラインによる分散均一性の診断 査読

    坂本 亘

    応用統計学   33 ( 1 )   27 - 49   2004年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society of Applied Statistics  

    ノンパラメトリック回帰モデルでは多くの場合に分散均一性などの要件が暗黙裡に仮定されるため,回帰関数の推定に悪い影響が生じるおそれがある.分散均一性の診断を未知の非線形回帰構造の推定と同時に行うことを目的として,ベキ重み付き平滑化スプライン(PWSS)モデルが提案される.加法回帰モデルの応答にベキ変換を施し,変換後に分散が一定になることが仮定される.罰則付き最尤法により推定関数として平滑化スプラインが得られ,重み可変型の後退あてはめアルゴリズムが構築される.ベキ変換パラメータと関数の滑らかさを制御する平滑化パラメータは平滑化スプラインに対するBayes流接近法に基づき最大周辺尤度法によって推定される.平滑化スプラインが線形混合モデルの最良線形不偏予測量であるという性質を利用して,比較的計算が容易な周辺対数尤度の形が導出される.文献事例のデータ集合に対する検討およびシミュレーション実験により,PWSSモデルによって推定されたべキ変換が非線形の構造を考慮に入れながら分散を均一化しうることが示される.

    DOI： 10.5023/jappstat.33.27

    CiNii Article

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00242632045?from=CiNii

  • 制限付き最尤推定法による平滑化パラメータの選定：効率的な計算方式とその適用 査読

    坂本 亘

    計算機統計学   15 ( 1 )   19 - 45   2002年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Likelihood-based cross-validation score for selecting the smoothing parameter in maximum penalized likelihood estimation 査読

    W Sakamoto, S Shirahata

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   28 ( 7 )   1671 - 1698   1999年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：MARCEL DEKKER INC  

    Maximum penalized likelihood estimation is applied in non(semi)-parametric regression problems, and enables us exploratory identification and diagnostics of nonlinear regression relationships. The smoothing parameter lambda controls trade-off between the smoothness and the goodness-of-fit oof a function. The method of cross-validation is used for selecting lambda, but the generalized cross-validation, which is based on the squared error criterion, shows bad behavior in non-normal distribution and can not often select reasonable lambda. The purpose of this study is to propose a method which gives more suitable lambda and to evaluate the performance of it.
    A method of simple calculation for the delete-one estimates in the likelihood-based cross-validation (LCV) score is described. A score of similar form to the Akaike information criterion (AIC) is also derived. The proposed scores are compared with the ones of standard procedures by using data sets in literatures. Simulations are performed to compare the patterns of selecting lambda and overall goodness-of-fit and to evaluate the effects of some factors.
    The LCV scares by the simple calculation provide good approximations to the exact one if lambda is not extremely small. Furthermore the LCV scores by the simple calculation have little risk of choosing extremely small lambda and make it possible to select lambda adaptively. They have the effect of reducing the bias of estimates and provide better performance in the sense of overall goodness of-fit. These scores are useful especially in the case of small sample size and in the case of binary logistic regression.

    Web of Science

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  • Simple calculation of likelihood-based cross-validation score in maximum penalized likelihood estimation of regression functions 査読

    Sakamoto, W, Shirahata, S

    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics   10 ( 1 )   27 - 40   1997年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    In maximum penalized likelihood estimation, approaches of cross-validation (CV) are often useful in selecting a smoothing parameter. The CV score based on squared-error criterion behaves more badly than the likelihood-based score. However, it is expensive to calculate the likelihood-based score. Hence we propose a method for simple calculation of this score. The simple calculation is derived as an analogue of the deletion lemma in ordinary or penalized least squares, and is shown to be related to the one-step approximation to the estimates of parameters for the Newton-Raphson method. Our method is applied to binary data from some case studies in the context of logistic regression. It is illustrated that the simple calculation method well behaves and gives a good approximation to the likelihood-based score calculated by the delete-one method,

    DOI： 10.5183/jjscs1988.10.27

    CiNii Article

    CiNii Books

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  • セミパラメトリック回帰問題におけるスプライン平滑化 査読

    坂本 亘, 白旗慎吾

    計算機統計学   9 ( 1 )   13 - 35   1996年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    CiNii Article

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  • Optimum Tuning Parameter Selection in Generalized lasso for Clustering with Spatially Varying Coefficient Models 査読

    Septian Rahardiantoro, Wataru Sakamoto

    IOP Conference Series: Earth and Environmental Science   950 ( 1 )   012093 - 012093   2022年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IOP Publishing  

    Abstract

    Spatial clustering with spatially varying coefficient models is useful for determining the region with common effects of variables in spatial data. This study focuses on selecting the optimum tuning parameter of the generalized lasso for clustering with the spatially varying coefficient model. The k-fold cross-validation (CV) may fail to split spatial data into a training set and a testing set, if a region contains only a few observations. Moreover, the k-fold CV is known to give a biased estimate of the out-of-sample prediction error. Therefore, we investigated the performance of approximate leave-one-out cross-validation (ALOCV) in comparison with k-fold CV for selecting the tuning parameter in a simulation study on 2-dimensional grid. The ALOCV yielded smaller error than k-fold CV and could detect edges with differences shrunk by generalized lasso appropriately. Then, the ALOCV for selecting the optimum tuning parameter of the generalized lasso in fitting the spatially varying coefficient model is applied to the Chicago crime data. The result of selection by ALOCV was in accordance with the conclusion suggested in the preceding literature. Clustering into regions in advance for making k-fold CV feasible may lead to a wrong result of clustering with a spatially varying coefficient model.

    DOI： 10.1088/1755-1315/950/1/012093

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    その他リンク： https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/950/1/012093/pdf

  • Multiple mutations in RNA polymerase β-subunit gene (rpoB) in Streptomyces incarnatus NRRL8089 enhance production of antiviral antibiotic sinefungin: modeling rif cluster region by density functional theory 査読 国際誌

    Saori Ogawa, Hitomi Shimidzu, Koji Fukuda, Naoki Tsunekawa, Toshiyuki Hirano, Fumitoshi Sato, Kei Yura, Tomohisa Hasunuma, Kozo Ochi, Michio Yamamoto, Wataru Sakamoto, Kentaro Hashimoto, Hiroyuki Ogata, Tadayoshi Kanao, Michiko Nemoto, Kenji Inagaki, Takashi Tamura

    Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry   85 ( 5 )   1275 - 1282   2021年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Oxford University Press (OUP)  

    <title>ABSTRACT</title>
    Streptomyces incarnatus NRRL8089 produces the antiviral, antifungal, antiprotozoal nucleoside antibiotic sinefungin. To enhance sinefungin production, multiple mutations were introduced to the rpoB gene encoding RNA polymerase (RNAP) β-subunit at the target residues, D447, S453, H457, and R460. Sparse regression analysis using elastic-net lasso-ridge penalties on previously reported H457X mutations identified a numeric parameter set, which suggested that H457R/Y/F may cause production enhancement. H457R/R460C mutation successfully enhanced the sinefungin production by 3-fold, while other groups of mutations, such as D447G/R460C or D447G/H457Y, made moderate or even negative effects. To identify why the rif cluster residues have diverse effects on sinefungin production, an RNAP/DNA/mRNA complex model was constructed by homology modeling and molecular dynamics simulation. The 4 residues were located near the mRNA strand. Density functional theory–based calculation suggested that D447, H457, and R460 are in direct contact with ribonucleotide, and partially positive charges are induced by negatively charged chain of mRNA.

    DOI： 10.1093/bbb/zbab011

    PubMed

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    その他リンク： http://academic.oup.com/bbb/article-pdf/85/5/1275/37329090/zbab011.pdf

  • Clustering Regions Based on Socio-Economic Factors Which Affected the Number of COVID-19 Cases in Java Island 査読

    Septian Rahardiantoro, Wataru Sakamoto

    Journal of Physics: Conference Series   1863 ( 1 )   012014 - 012014   2021年3月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IOP Publishing  

    DOI： 10.1088/1742-6596/1863/1/012014

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    その他リンク： https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1863/1/012014/pdf

  • がん対策立案・評価における意思決定に寄与するマイクロシミュレーションの構築：大腸がんを事例に 査読

    加茂憲一, 福井敬祐, 坂本亘, 伊藤ゆり

    計量生物学   41 ( 2 )   93 - 115   2021年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    J-GLOBAL

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  • Meta-analysis of a continuous outcome combining individual patient data and aggregate data: a method based on simulated individual patient data 査読

    Yusuke Yamaguchi, Wataru Sakamoto, Masashi Goto, Jan A. Staessen, Jiguang Wang, Francois Gueyffier, Richard D. Riley

    Research Synthesis Methods   5 ( 4 )   322 - 351   2014年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/jrsm.1119

    Web of Science

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  • Lasso調整型確率化平衡樹木による回帰解析 査読

    中村将俊, 下川敏雄, 坂本亘, 後藤昌司

    計算機統計学   26 ( 1 )   17 - 31   2013年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    回帰解析の場面では,目的変数と説明変数の間にある(確率)モデルを想定し,そのモデルに則した形で観測データに対する統計的解釈を付与することが一般的である.しかし目的変数が1個,説明変数が複数個ある場面において,パラメータに関する線形性(加法性)を想定した線形回帰モデルでは現実の現象を捉えたモデルを構築することは困難である.一つの対処法は,モデル内に非線形構造および交互作用構造を含めることができる樹木構造接近法を用いることである.樹木構造接近法は,Breiman et al.(1984)による分類回帰樹木(CART:Classification and Regression Trees)法の提案以降,様々な手法が統計科学あるいはデータ・マイニングの分野で提案されている.近年では,樹木構造接近法の低い予測確度の問題を回避するためアンサンブル学習法が用いられている.アンサンブル学習法とは,複数の樹木予測子(弱学習器)を統合する方法であり,結果として高い予測確度を保つことができることが知られている.その代表的な手法の一つとして確率化平衡樹木(RF:Random Forest:Breiman,2001)法がある.また,このRF法における樹木の構築過程に縮小推定量を加味することで,より良好な推定量が得られることがFriedman&Popescu(2004)により指摘されている.本稿では,RF法に縮小推定量の一つであるLasso(Tibshirani,1996)を加味させたLasso調整型確率化平衡樹木(Lasso-RF)法を提案する.さらに,Lasso-RF法による回帰解析について,その推定確度を数個の実データの解析およびシミュレーションを通じて評価する.

    DOI： 10.20551/jscswabun.26.1_17

    CiNii Article

    CiNii Books

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  • An evaluation of treatment-covariate interaction in meta-analysis with marginalizing the missing individual patient data 査読

    Yamaguchi Y, Sakamoto W, Shirahata S, Goto M

    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics   26 ( 1 )   1 - 16   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.5183/jjscs.1212001_203

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  • Bayes 流予測モデル診断法の性能評価 査読

    五十川直樹, 坂本 亘, 後藤昌司

    計算機統計学   25 ( 1 )   1 - 13   2012年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    Bayes流接近法の枠組みでは,状況に応じてさまざまな事前分布を設定できる利点があるが,評価すべきモデルの数は多くなる.そのため,モデル診断を行う場合には予め適用場面で表れるモデル診断法の特徴を理解しておく必要がある.本稿では予測に焦点を向けた数少ないモデル診断法であるBayes予測情報量基準と予測点検接近法に注目し,これらの接近法の特徴を明確にする.シミュレーションを通して効果的な診断方法を提示することを試みた.その結果,本稿で想定した場面では,事前平均が真値か否かに関わらず,全体的にBayes予測情報量基準は事前情報が多い場面で低い値を示し,予測点検接近法は事前情報が少ない場面で高い予測点検確率を示した.すなわち,診断法を適用する場面によっては事前平均が真値でないモデルが選択されることが危惧される.適切なモデルを選択するためには,適用場面における各Bayes流予測モデル診断法の特徴を明確にすることが必要であり,各診断法の併用を含む診断方法の検討がモデル評価を行う前に重要になる.

    DOI： 10.20551/jscswabun.25.1_1

    CiNii Article

    CiNii Books

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  • 「保健指導」に関する評価の試み 査読

    五十川直樹, 池邉淑子, 坂本 亘, 後藤昌司

    行動計量学   38 ( 1 )   51 - 63   2011年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Relationship between Transmission Intensity and Incidence of Dengue Hemorrhagic Fever in Thailand 査読

    Suwich Thammapalo, Yoshiro Nagao, Wataru Sakamoto, Seeviga Saengtharatip, Masaaki Tsujitani, Yasuhide Nakamura, Paul G. Coleman, Clive Davies

    PLoS Neglected Tropical Diseases   2 ( 7 )   e263 - e263   2008年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Public Library of Science (PLoS)  

    DOI： 10.1371/journal.pntd.0000263

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  • 関数データの判別分析―線形的手法と関数部分空間法 査読

    Dou Xiaoling, 白旗慎吾, 坂本 亘

    計算機統計学   19 ( 1 )   13 - 30   2006年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • AICによるウェーブレット基底関数の選択 査読

    松嶋優貴, 白旗慎吾, 坂本 亘

    応用統計学   33 ( 2 )   201 - 219   2004年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Statistical evaluation of umbrella dose-response relationships 査読

    Baba M, Fujisawa M, Sakamoto W, Goto M

    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics   15 ( 2 )   281 - 294   2003年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    In the drug development process, it is essential to assess the relationship (mechanism) between dose and response of a biological system following drug administration. This mechanism is known as the "dose-response relationship". Then, dose-response relationships are often evaluated based on a monotonic hypothesis. However, in practice, we may often encounter non-monotonic dose-response relationships, such as the umbrella relationship, which then makes interpretation of the relationships somewhat problematic. In this paper, to assess such umbrella dose-response relationships, the cumulative dose logit model is proposed and applied to an example. To evaluate properties of this model, some Monte-Carlo studies are performed. The results of the cumulative dose logit model are compared with those of the quadratic logit model. This indicates that the cumulative dose logit model provides more stable estimates than the quadratic logit model in estimating the maximum effective dose. It is suggested that the cumulative dose logit model is appropriate for assessing non-monotonic dose-response relationships.

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  • 有限区間における回帰直線の信頼帯の構成 査読

    藤澤正樹, 馬場光正, 坂本 亘, 後藤昌司

    計算機統計学   14 ( 1 )   29 - 44   2002年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    本稿では,有限の関心区間上での回帰関数の信頼帯,特に同一幅信頼帯および台形信頼帯の構成法を考察する.事例検討と数値実験から,これらの信頼帯の被覆率および効率(面積比)を吟味する.被覆率の観点から関心区間が有限である場合には,Working-Hotelling帯でなく同一幅信頼帯(Gafarian帯)および台形信頼帯(Bowden-Graybill帯)を用いることが理にかなっている.特に,関心区間の長さが観測許容区間の長さに比して小さい場合に,このことが強調される.また,効率に関する検討から,関心区間が観測許容区間の比較的端の方にある場合には,台形信頼帯を用いることが強く推奨される.

    DOI： 10.20551/jscswabun.14.1_29

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  • ２相直線回帰分析における尤度比検定 査読

    辺 旗, 坂本 亘, 白旗慎吾

    応用統計学   26 ( 3 )   135 - 150   1997年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society of Applied Statistics  

    回帰分析は統計的データ解析の本流を成し,多くの分野で適用されている.回帰関数としては通常単一の滑らかな関数を考えることが多いが,回帰関数がある点を境に折れ曲がっているように見えることがある.そのような場合は,回帰関数として単一の関数を想定するよりも,独立変数に2つの相があり,各相で異なる回帰関数を当てはめる方が自然であろう.本論文では回帰関数として1次式を考え,単純直線回帰を帰無仮説,ある未知の点(変化点)を境にして連続ではあるが折れ曲がった2相直線回帰を対立仮説とした検定問題に対する尤度比検定を考える.この場合,検定統計量の厳密分布を求めることは現実には困難であり,漸近的にも標準の漸近理論の仮定が成立せず,したがって対数尤度比検定統計量にカイ2乗近似を用いることができない.この点に関し多くの研究者により様々な議論が展開されてきたが,現在のところ実用的な結論は得られていない.本論文ではそれらの議論を検証し,尤度比検定統計量の実用に耐える近似帰無分布を導いた.さらに,誤差分散の大きさ,独立変数の配置により帰無分布がどう変わるか,また検出力がどう変わるかを調べ,棄却点が分散の大きさにはあまり依存しないことを示した.また,高い検出力を持つ配置が経験的に得られた.

    DOI： 10.5023/jappstat.26.135

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書籍等出版物

  • 統計学辞典

    白旗慎吾, 内田雅之, 熊谷悦生, 黒木 学, 阪本雄二, 坂本 亘

    共立出版  2010年10月  （ ISBN:9784320019393 ）

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    総ページ数：vi, 512p   記述言語：日本語

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MISC

  • Inference on variance components near boundary in linear mixed effect models 査読

    Wataru Sakamoto

    Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics   11 ( 6 )   2019年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/wics.1466

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    その他リンク： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1002/wics.1466

  • p 値と仮説検定：どう教えればよいか

    坂本 亘

    2017年度統計関連学会連合大会 講演報告集   2017年9月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • Cluster detection of disease mapping data based on latent Gaussian Markov random field models 査読

    Sakamoto, W

    Proceedings of COMPSTAT 2016: 22th International Conference on Computational Statistics (Oviedo, Spain)   267 - 277   2016年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 医学統計概論―多変量解析とは―

    坂本 亘, 後藤昌司

    日本心血管インターベンション治療学会誌   2 ( 4 )   295 - 302   2010年

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

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  • MARS: selecting basis and knots with the empirical Bayes method 査読

    Sakamoto, W

    Compstat 2006: Proceedings in Computational Statistics (CD-ROM) (Rome, Italy)   1397 - 1404   2006年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 時間依存回帰係数をもつ罰則付き Cox モデルによる比例ハザード性の点検

    西田尚樹, 坂本 亘

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム講演論文集   194 - 197   2024年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 一般化極値分布上の分位点回帰におけるSSVS法による変数選択

    近藤野十夏, 坂本亘

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム講演論文集   232 - 235   2024年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 構造的因果モデルに基づく因果効果識別方法の検討

    塩飽大基, 坂本亘, 山本倫生

    日本行動計量学会第50回大会抄録集   2022年8月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 計算機統計学に関連する国内外の学会・雑誌の動向

    坂本 亘

    エストレーラ   ( 328 )   2021年7月

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（大学・研究所紀要）  

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  • 数理モデルによる大腸腫瘍発生過程のシミュレーション

    坂本 亘, 伊森晋平, 加茂憲一

    厚労科研総括・分担報告書   22 - 25   2017年3月

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    記述言語：日本語  

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  • 代替変数によるインフルエンザ流行予測の改良

    澤井啓介, 坂本亘

    日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集   69 - 72   2016年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • ラザニアプロットを用いた経時データの視覚化

    兼田麻里奈, 坂本亘

    日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集   177 - 178   2016年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 過分散を考慮した癌罹患データの空間解析

    宮下司, 坂本亘

    日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集   73 - 76   2016年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • An analysis of Japanese liver cancer mortality data with Bayesian age-period-cohort models

    Sakamoto, W

    Proceedings of the International Conference for JSCS 30th Anniversary in Seattle   2016年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 数理モデルによる腫瘍発生過程のシミュレーション

    坂本 亘, 伊森晋平, 加茂憲一

    厚労科研総括・分担研究報告書   26 - 30   2016年3月

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    記述言語：日本語  

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  • がん対策推進基本計画の効果検証と目標設定に関する研究 肝臓がん自然史モデルに対する数理モデルと推定アルゴリズムについて

    伊森晋平, 田中純子, 加茂憲一, 坂本亘, 伊藤ゆり, 福井敬祐

    がん対策推進基本計画の効果検証と目標設定に関する研究 平成27年度 総括・分担研究報告書   2016年

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  • 数理モデルによる腫瘍発生のマイクロシミュレーション

    坂本 亘, 伊藤ゆり, 加茂憲一

    厚労科研総括・分担研究報告書   32 - 35   2015年3月

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    記述言語：日本語  

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  • メタ・アナリシスの要点と解釈 招待

    山口祐介, 坂本亘, 後藤昌司

    骨粗鬆症治療   14 ( 3 )   264 - 267   2015年

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）   出版者・発行元：先端医学社  

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    その他リンク： http://search.jamas.or.jp/link/ui/2016087928

  • 一般化線形混合モデルに対するINLAによるBayes流推測の性能評価

    萩原 駿祐, 坂本 亘

    日本計算機統計学会第27回シンポジウム論文集   27   131 - 134   2013年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    DOI： 10.20551/jscssymo.27.0_131

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  • A meta-analysis method based on simulated individual patient data 査読

    Yamaguchi Y, Sakamoto W, Shirahata S, Goto M

    The 58th World Statistical Congress of the International Statistical Institute (ISI 2011): Proceedings (USB media, 6 pages). (Dublin, Ireland)   2011年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • Failure Prediction method for network management system by using Bayesian network and Shared database 査読

    Harahap E, Sakamoto W, Nishi H

    8th Asia-Pacific Symposium on Information and Telecommunication Technologies (APSITT 2010) : Proceedings (in e-media) (Sarawak, Malaysia)   2010年6月

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    掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • データ復元・拡大問題における計算統計の展望

    坂本 亘

    日本計算機統計学会・第24回シンポジウム講演論文集   105 - 108   2010年

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    掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • Selecting an appropriate transformation of responses for fitting a linear or additive mixed model 査読

    Sakamoto, W

    Proceedings of the 57th Session of the International Statistical Institute (ISI 2009) (2 pages). Durban, South Africa)   2009年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • Selecting an appropriate transformation of responses for fitting a semiparametric mixed model 査読

    Sakamoto, W

    IASC2008: Joint Meeting of 4th World Conference of the IASC and 6th Conference of the Asian Regional Section of the IASC on Computational Statistics & Data Analysis: Proceedings (CD-ROM: 6 pages). (Yokohama, Japan)   2008年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • A simulation study on evaluating contribution of variables with empirical Bayes MARS 査読

    Sakamoto, W

    Bulletin of the International Statistical Institute 56th Session: Proceedings (CD-ROM: 4 pages). (Lisbon, Portugal)   2007年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 経験Bayes法による多変量適応的回帰スプラインの基底および節点の選定

    坂本 亘

    日本計算機統計学会第20回大会講演論文集   20   165 - 168   2006年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    DOI： 10.20551/jscstaikai.20.0_165

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  • MARS: selecting basis and knots with the empirical Bayes method 査読

    Sakamoto, W

    Proceedings of the 5th IASC Asian Conference on Statistical Computing (Hong Kong)   135 - 138   2005年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • Diagnosing non-linear regression structure with power additive smoothing splines

    Sakamoto, W

    Proceedings of the ISM/KIER Joint Conference on Nonparametric and Semiparametric Statistics (Tokyo, Japan)   249 - 262   2005年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 近似最大周辺尤度法：平滑化スプライン・モデルへの応用

    坂本 亘

    「ノンパラメトリック・セミパラメトリック法を用いた統計解析理論とその学際的応用」研究報告書   217 - 229   2004年

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    掲載種別：会議報告等  

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  • Exploring nonlinear structure with nonparametric regression 査読

    Sakamoto, W

    Proceedings of the 54th Conference of the International Statistical Institute (CD-ROM) (Berlin, Germany)   2003年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 制限付き最尤推定法による平滑化パラメータの選定：シミュレーションによる評価

    坂本 亘

    日本計算機統計学会第16回シンポジウム講演論文集   16   101 - 104   2002年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    DOI： 10.20551/jscssymo.16.0_101

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  • Statistical evaluation of umbrella dose-response relationships 査読

    Baba M, Sakamoto W, Goto M

    Proceedings of the 4th ARS Conference of the IASC (Busan, Korea)   185 - 186   2002年

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    掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • Approximation of maximum marginal likelihood in non-Gaussian nonparametric regression models 査読

    Sakamoto, W

    Proceedings of the 4th ARS Conference of the IASC (Busan, Korea)   22 - 25   2002年

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 制限付き最尤推定法による平滑化パラメータの選定

    坂本 亘

    統計数理研究所・共同研究リポート, No. 143, pp. 51-68.   143   51 - 68   2001年

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    掲載種別：記事・総説・解説・論説等（大学・研究所紀要）  

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  • 平滑化スプラインによる非線形構造の探索

    坂本 亘

    統計数理研究所・共同研究リポート   134   27 - 42   2000年

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    掲載種別：記事・総説・解説・論説等（大学・研究所紀要）  

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  • 制約付き最尤推定法による平滑化パラメータの選定

    坂本 亘

    第68回日本統計学会講演報告集   217 - 218   2000年

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    掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 平滑化パラメータの選定における制約付き最尤推定法の適用とその評価

    坂本 亘

    第67回日本統計学会講演報告集   404 - 405   1999年

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    掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 平滑化パラメータの選定における制約付き最尤推定法の適用とその評価

    坂本 亘

    統計数理研究所・共同研究リポート   118   109 - 118   1999年

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    掲載種別：記事・総説・解説・論説等（大学・研究所紀要）  

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  • ノンパラメトリック回帰における平滑化パラメータの制約付き最尤推定

    坂本 亘

    日本計算機統計学会第12回シンポジウム講演論文集   12   49 - 52   1998年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    DOI： 10.20551/jscssymo.12.0_49

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  • Simple calculation of likelihood-based cross-validation score in maximum penalized likelihood estimation 査読

    Sakamoto W, Shirahata S

    Multivariate Analysis and Computing: Proceedings of the Ninth Korea and Japan Joint Conference of Statistics (KJCS-97), (Jeju-do, Korea)   267 - 272   1997年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

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  • 罰則付き最尤推定における尤度に基づく交差確認得点の簡便計算

    坂本 亘, 白旗慎吾

    日本計算機統計学会第10回シンポジウム講演論文集   10   20 - 23   1996年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：日本計算機統計学会  

    DOI： 10.20551/jscssymo.10.0_20

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講演・口頭発表等

  • Analysis of disease mapping data: how to detect clusters of higher prevalence more flexibly 招待

    Sakamoto, W

    ICMSDS 2020 (Bogor, Indonesia: Online)  2020年11月11日 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Analysis of Spatial Data with a Gaussian Mixture Markov Random Field Model

    Sakamoto, W

    IASC-ARS/NZSA 2017  2017年12月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Cluster detection of disease mapping data based on latent Gaussian Markov random field models 招待

    Wataru Sakamoto

    2016 IASC-ARS Conference (Daejeon, Korea)  2016年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Spatially varying coefficient modeling of numerical and categorical predictor variables in the generalized lasso

    Septian Rahardiantoro, Wataru Sakamoto

    IASC-ARS2022  2022年2月23日 

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    開催年月日： 2022年2月21日 - 2022年2月24日

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 馬蹄事前分布を用いたスパース回帰モデルの選択

    坂本 亘

    第６回かごしまデータ科学シンポジウム  2024年8月5日 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Clustering Regions Based on Socio Economic Factors Which Affected the Number of COVID 19 Cases in Java Island

    S. Rahardiantoro, W. Sakamoto

    ICMSDS 2020  2020年11月11日 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Bayes 階層モデリングによる疾病地図解析

    坂本 亘

    大分統計談話会第60回大会  2019年10月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 時空間従属構造を考慮した高リスク集積領域の同定

    坂本 亘

    大分統計談話会第58回大会  2018年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • R Shiny implementation of lasagna plot: interactive manipulation and visualization of longitudinal data

    Sakamoto W, Kaneda M

    IFCS 2017  2017年8月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • ベイズ統計：結果から原因を推測する

    坂本 亘

    岡山大学公開講座2017「身近に広がる数学ＩＩ」  2017年7月30日 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Environmental and medical applications of latent Gaussian Markov random field models 招待

    Sakamoto, W.

    Utah State University Math and Stat Special Research Colloquium  2016年10月 

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    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 統計的推測の基本

    坂本 亘

    医学統計研究会・定例シンポジウム2016 「医療で必要とされる統計的基礎知識」  2016年10月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • R による計量データの解析：パッケージと開発環境

    坂本 亘

    医学統計研究会特定主題セミナー｢臨床評価における計算環境Rとその課題｣  2015年11月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Performance of Bayes inference with integrated nested Laplace approximation in generalized linear mixed effect models

    Hagihara, S, Sakamoto, W

    The 24th South Taiwan Statistics Conference and 2015 Chinese Institute of Probability and Statistics Annual Meeting (STSC/CIPS2015)  2015年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Information criteria for linear mixed effect models: bias correction based on a Monte Carlo method

    Sakamoto, W

    岡山地域部会第52回研究会  2014年5月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 潜在構造を伴う統計モデルの推測と その複雑さの制御 招待

    坂本 亘

    広島大学統計科学研究拠点セミナー  2014年 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 医学統計の実践で起こる過誤～科学論文に見られる誤用から学ぶ～

    坂本 亘

    医学統計研究会・定例シンポジウム2012 「医療に必要とされる統計的基礎知識」  2012年10月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Selecting an optimal mixed effect model based on information criteria 招待

    Sakamoto, W

    ISBIS 2012 (Bangkok, Thailand)  2012年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Selecting variance structure in mixed effect models by information criteria based on Monte Carlo approximations

    Sakamoto, W

    Joint Meeting of the 2011 Taipei International Statistical Symposium and 7th Conference of the Asian Regional Section of the IASC  2011年12月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Selecting an optimal mixed effect model based on information criteria

    Sakamoto, W

    COMPSTAT'2010 (Paris, France)  2010年8月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Rによる統計的シミュレーション入門

    医学統計研究会特定主題シンポジウム「臨床評価における計算環境Rとその周辺：S-Plusによる妥当性確認」  2010年6月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • シミュレーションの前と後：統計的観点

    五十川直樹, 坂本 亘, 後藤昌司

    医学統計研究会特定主題セミナー｢臨床評価過程におけるシミュレーションとその実際｣  2010年3月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Bayes 流接近法の基礎

    坂本 亘

    医学統計研究会特定主題シンポジウム「臨床評価におけるBayes 流接近法」  2009年11月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 生存時間解析に必要な統計的基礎知識

    坂本 亘

    医学統計研究会特定主題シンポジウム「患者像に基づく臨床評価の過程：癌患者の治療を中心に」  2009年9月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Bayes 流接近法の基礎

    坂本 亘

    医学統計研究会特定主題シンポジウム「臨床評価におけるBayes 流接近法」  2009年3月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Selecting an appropriate transformation of responses for fitting a semiparametric mixed model 招待

    Sakamoto, W.

    日本・韓国・台湾統計学会合同セッション  2008年12月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • 「メタボリック・シンドローム」診断基準の統計的問題

    坂本 亘

    第92回行動計量学会シンポジウム  2008年6月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 「メタボリック･シンドローム」の統計的論拠について

    坂本 亘

    大分統計談話会・第37回大会  2008年2月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Rによる統計的シミュレーション入門

    坂本 亘

    BRA特定主題セミナー「臨床評価における計算環境Rとその周辺：S-Plusによる妥当性確認」  2007年12月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 「医学統計学」とその周辺：誤用と対策

    坂本 亘

    医学統計研究会定例シンポジウム「医療で必要とされる統計的基礎知識2007」  2007年10月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 生存時間解析に必要な統計的基礎知識

    坂本 亘

    医学統計研究会特定主題セミナー「癌治療の評価における生存時間解析の方法  2007年9月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Rによる統計的シミュレーション入門

    坂本 亘

    医学統計研究会特定主題シンポジウム「臨床評価における計算環境Rとその周辺：S-Plusによる妥当性確認」  2007年3月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 「医学統計学」とその周辺：誤用と対策

    坂本 亘

    医学統計研究会定例シンポジウム「医療で必要とされる統計的基礎知識2006」  2006年11月 

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    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 経験Bayes法による多変量適応的回帰スプラインの推定

    坂本 亘

    大分統計談話会・第34回大会  2006年10月 

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  • Selecting basis and knots in MARS with an empirical Bayes method

    Sakamoto, W

    Conference on Nonparametric Statistics and Related Topics (Carleton University, Ottawa, Canada)  2006年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Bayes 流樹木構造接近法の有用性

    大分統計談話会・第32回大会  2005年10月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Diagnosing non-linear regression structure with power additive smoothing splines

    Sakamoto, W

    14th International Workshop on Matrices and Statistics (Auckland, NZ)  2005年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 非正規型ノンパラメトリック回帰問題における平滑化パラメータの選定 ： 近似最大周辺尤度法

    坂本 亘

    大分統計談話会・第26回大会  2002年10月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • ノンパラメトリック回帰の諸法

    坂本 亘

    大分統計談話会・第20回会合  1999年9月30日 

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    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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受賞

  • IASC Young Researchers Award

    2006年9月   COMPSTAT2006 (Rome, Italy)  

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共同研究・競争的資金等の研究

  • 空間データの潜在構造を表現する統計モデルの効率的な推測・選択

    研究課題/領域番号：26330042  2014年04月 - 2017年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    坂本 亘

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    配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）

    地図・空間上のデータに潜む複雑な構造を明らかにするために，高次元の潜在変数を伴う統計モデルを考え，効率的な推測・選択を行う方法を研究した．疾病地図データへの適用で提案した，推定空間効果を用いた領域同定の方法は，従来の方法に比べて高リスク領域を適切に同定する可能性が高いことが示された．また，年齢・時代・コホート (APC) モデルによるがん死亡率データの解析で検討されたモデル選択の方法は，各効果を適切に推定し，解釈上の新たな知見を与えることが示唆された．

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  • シミュレーションに基づく最適な混合効果モデルの選定:理論と応用

    研究課題/領域番号：21500275  2009年 - 2011年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    坂本 亘

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    配分額：3250000円 （ 直接経費：2500000円 、 間接経費：750000円 ）

    混合効果モデルは,個体ごとに繰り返し測定されたデータの解析に有用であり,医学・生物学など様々な分野に応用されている.しかしながら,最適なモデルを選択する方法の研究はこれまで十分には行われていなかった.本研究では,理論上適切でかつ実用に即したモデル選定の規準を提案した.この規準は乱数を用いて近似的に計算することができる.提案した規準は,倹約な(パラメータの少ない)モデルを誤って選択する危険を減らすことを確認した.

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  • ノンパラメトリック回帰による多次元構造の探索:推定方式の改良と実装

    研究課題/領域番号：17700280  2005年 - 2007年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    坂本 亘

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    配分額：3100000円 （ 直接経費：3100000円 ）

    本研究は、非線形構造の探索・診断という観点からノンパラメトリック回帰の方法論を再整備し、ノンパラメトリック回帰をより強力な探索的データ解析の道具にすることを目的とした。とくに交互作用効果を含む多次元ノンパラメトリック回帰モデルの有用性を探った。
    前年度までに提案・開発した、多変量適応的回帰スプライン(MARS)における経験Bayes法による基底関数および節点の選定方式は、Friedman による従来の方式(一般化交差確認法の利用)での回帰構造の解釈などの難点を克服することを目標としている。これについて、本年度は以下のような研究を行った。
    1.変数寄与の測度の再検討
    回帰構造の解釈に必要となる、各々の説明変数の寄与(主効果・交互作用効果)の測度について、従来の「相対重要度」はかなりアドホックな定義であった。より合理的・包括的な測度として、分散分析などで用いられる平方和分解に類似した変動の分解に基づいて、条件付き分散を用いて定義することを検討した。
    2.シミュレーションなどによる性能評価
    前述の条件付き分散に基づく測度を用いて、従来の方式(Friedmanが提案した交差確認法などによる方法)に比べて、回帰構造、とくに交互作用効果を正しく抽出できることを実証した。

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  • ノンパラメトリック回帰による非線形構造の探索とその実装

    研究課題/領域番号：14780171  2002年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    坂本 亘

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    配分額：3100000円 （ 直接経費：3100000円 ）

    本研究の目標は,データの背後にある複雑な非線形構造を探索・抽出するための道具として,ノンパラメトリック回帰,とくに平滑化スプラインの有用性を実証し,その方法を実装したアプリケーションを開発することであった。
    本年度に実施した研究内容は以下のとおりである。
    1.応答のベキ変換による加法モデルの拡張
    加法モデルにおける仮定(加法性,分散均一性,正規性など)の妥当性を評価するために,ベキ加法化平滑化スプラインやベキ重み付き平滑化スプラインなどを提案し,Fortranプログラムによる実装を行った。応答のベキ変換パラメータを分散・平滑化パラメータと同時に最大周辺尤度法(経験Bayes法)によって選定する。ベキ加法化平滑化スプラインでは周辺尤度の正確な計算は困難であるため,その近似方式を提案した。本方式の近似精度,および本方式を用いた場合の加法関数の推定性能を,事例研究やシミュレーションを通じて評価し,推定されるベキ変換が非線形構造を考慮しながら加法性や分散均一性などの要件を達成するという妥当な結果を得ることができた。
    2.ABIC(赤池Bayes情報量基準)による最適なモデルの選定
    平滑化スプラインの線形混合モデルによる表現を利用することにより,包括的な階層型のモデル族を構築することが可能となる。モデルが非線形(ノンパラメトリック)成分を含むかどうかの診断は,線形混合モデルのランダム効果に関する診断に帰着され,必要となる分散パラメータの個数の選定にはABICを用いることができる。本方式の有用性を事例研究などにより確認した。

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  • 大腸がんリスク評価のためのマイクロシミュレーションの精緻化と改良

    研究課題/領域番号：22K10559  2022年04月 - 2026年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    加茂 憲一, 福井 敬祐, 坂本 亘

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    配分額：4030000円 （ 直接経費：3100000円 、 間接経費：930000円 ）

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  • がん対策推進基本計画の効果検証と目標設定に関する研究

    2014年 - 2016年

    厚生労働省  厚生労働科学研究費  H26-がん政策-一般-015

    加茂憲一(研究代表者), 田中純子, 高橋秀人, 坂本亘, 片野田耕太, 伊藤ゆり, 雑賀公美子, 松田 彩子, 伊森晋平

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    担当区分：研究分担者  資金種別：競争的資金

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  • 回帰関数と確率密度関数に関する推定の研究

    研究課題/領域番号：22540126  2010年 - 2012年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    白旗 慎吾, 坂本 亘, 藤木 美江, ドウ シャオィリン

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    配分額：2340000円 （ 直接経費：1800000円 、 間接経費：540000円 ）

    以下の2つの領域で成果を挙げた。 まず回帰関数の推定について。直線回帰で、誤差の仮定によらない頑健な推定量を調べた。マウスの発する超音波を時間を説明変数とする回帰関数とみなし、誤差の消去法、超音波かどうかの判断基準、得られた曲線の分類の新しい方法を提案した。 次に、確率密度関数の2乗の積分の推定について。カーネル関数、U統計量を用いた推定量を構成し、その漸近正規性を示し、窓幅の性質等をシミュレーションにより確認した。

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  • 関数データの解析法の開発とその応用の研究

    研究課題/領域番号：17654024  2005年 - 2007年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽研究

    白旗 慎吾, 坂本 亘

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    配分額：3100000円 （ 直接経費：3100000円 ）

    本研究では、気象データ、人間の成長データなど本来は関数として得られるべきであるが、観測の都合上離散時点で観測されたデータを関数データとし、その解析法を開発することを目的としている。
    関数データでは通常観測時点数が比較的多く、通常の多変量解析法は適用困難であり、まず元の関数(回帰関数)をできるだけ再現し、その後に判別解析、主成分分析などの種々の解析を行う。本年はその基本的問題である回帰関数の推定量、および、例えば人間の成長過程の解析に必要な速度関数(1回微分関数)・加速度(2回微分関数)の種々推定量の比較を行った。回帰関数の推定量の比較に関しては多くの研究がすでに行われているが微分関数の推定量の比較検討はほとんど行われていない。推定量としては、最もよく普及しているスプライン関数による区分的多項式で基底関数の係数を回帰関数と微分関数で別々に推定する方式と一度に推定する方式、kernel関数によるある種の加重和で通常の推定量を微分する方式と局所多項式モデルを考えその係数を用いる方式を考えた。ただし、解析は数学的には困難でコンピュータ・シミュレーションを多用した。比較する母回帰関数としては、微分の方が変動の激しい関数、変動がほとんど変わらない関数、変動が減少する関数を採用した。結果として、どの場合でもスプライン関数で基底関数の係数を回帰関数と微分関数で別個に推定する方式が最良であった。ただし計算量では一度に推定する方式の方が負荷が軽い。ただし、どの方式であれ、関数の定義域の境界近くで乱雑度が増し、精度が落ち欠点がある。そこで定義域の境界近くでより平滑な関数を得るために節点を調整する工夫を行った。結果は論文として投稿すべく準備中である。

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  • 生活の質を持続的に向上させる政策評価方法の研究:理論と実証

    研究課題/領域番号：16203020  2004年 - 2006年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    下村 研一, 白旗 慎吾, 福重 元嗣, 山地 秀俊, 橋本 介三, 小池 淳司, 坂田 裕輔, 坂本 亘

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    配分額：39780000円 （ 直接経費：30600000円 、 間接経費：9180000円 ）

    政策評価の基礎理論の研究と,政策の実態を重視した実証分析の研究を行なった。分析方法が経済理論に加え、統計学・計量経済学・実験経済学を方法とする本プロジェクトの特色である。分析のプロセスと結果を研究分担者間でチェックする研究会を適宜開催し、その意見交換を経て研究成果を公刊した。
    環境交通・政策評価研究班は環境問題と交通問題の実態、特にごみ一般、産業廃棄物、大気汚染、観光地の自然環境、そして公共交通機関に関する内外の重要研究を整理し、問題に応じた分析と評価方法の検討を行なった。イタリアの政策研究ではスローライフ及びリサイクル事業の実地調査と聞き取り調査を行い,大阪モノレールの彩都線延伸計画に関する調査研究では,選択型実験法を用いて大阪モノレールの延伸事業の費用便益分析を行った。
    また,地方財政・都市政策研究班は、離島経済の持続的成長、地方政府の情報公開問題に関するデータの収集・整理に加え、シミュレーションを用いた研究を行った。具体的には奄美大島の観光政策等および中越地震の被害状況に関する自治体関係者への聞き取り調査、地元へのアンケート調査を行った。また日本の都市圏データに基づく一人当たり所得の収束に関してマルコフ行列を応用した分析を行ったところ,過去の一人当たりの所得の変化からは,非常に長期の期間においても収束する傾向が無い事が明らかになった。実験経済学の研究では,完全競争では均衡が不安定な場合にそして独占的競争では均衡が安定な場合も不安定な場合も均衡の達成が実験では保証されないため,政策の有効性は理論と実験の両方で確認すべきであるという結論が得られた。さらに規模の経済性を考慮した動学的空間的応用一般均衡分析の研究では,オランダにおける都市部の交通渋滞による影響を社会経済の視点と生活水準の視点から分析し,渋滞がどのような業種にどのような影響をおよぼすかが明らかになった。

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  • 生存時間情報の統計的診断過程の研究

    研究課題/領域番号：15300091  2003年 - 2005年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    白旗 慎吾, 坂本 亘, 黒木 学, 杉本 知之, 大瀧 慈, 越智 義道, 後藤 昌司

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    配分額：14400000円 （ 直接経費：14400000円 ）

    本研究の目的は、生存時間解析およびそれに関連した医療科学に関する情報解析に有用な統計学の研究である。生存時間とは、医学においては対象が死亡するまでの時間を意味するが、広く解釈すれば事件が起きるまでの時間や回数であり、心理学、テスト理論その他の広い分野と関連する。生存時間データはそのほとんどが人間や生物からのデータであり、個体変動が大きく、正規分布を中心とした標準的な手法の適用は困難であり、適用される統計手法はロバストなノンパラメトリック・セミパラメトリックな手法、およびデータのモデルを探る統計グラフィックスが中心となる。これらは多量の計算やコンピュータ・シミュレーションが必要とされ、コンピュータ志向型手法である。
    代表者・分担者は多くの研究協力者と共同して研究を進め、多くの結果を発表した。特に、時間順に取られた経時データの分散分析法の開発、depthの概念を用いての回帰モデルにおけるロバストな推定量の開発とその実際のデータへの適用可能なことの実証、ウエーブレットによる平滑化法における基底関数の選択法の開発、スプライン平滑化による分散成分の均一性の診断法の研究、2分木・多分木法による非線形回帰構造の探索、非線形構造を持つ・分散の不均一性等が疑われるデータに線形性・分散均一性を仮定している標準的手法を適用するためのデータ変換法の研究、原因と結果の関係を探るモデルの構築を目指す因果分析法の研究、モデルが複雑な場合に推定量を構成するための疑似尤度法の研究、標準的仮定の下でより変動の過大・過小なデータの処理法と医学・薬学データへの応用、等で成果をあげた。
    また、研究期間中、分担者、および実際にデータ解析に従事している民間の研究者多数の参加を得て5回の研究集会を開催し、活発な議論や情報交換を行い産学交流に貢献した。

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  • 高次情報処理に関する統計的推論過程の研究

    研究課題/領域番号：14208024  2002年 - 2003年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    後藤 昌司, 杉本 知之, 坂本 亘, 白旗 慎吾, 越智 義道, 大瀧 慈

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    配分額：22750000円 （ 直接経費：17500000円 、 間接経費：5250000円 ）

    2年間にわたる本研究の成果と実績を下記に要約する.
    人間の所作が関与あるいは介在する「高次情報処理過程」でデータと環境に適応的な推測の方法論に注力して研究を進めた.
    統計的変換論を中心に研究を進め,データ適応型接近法の代表格として,アナログ情報からディジタル情報への変換と逆変換を含め,従来の統計的財産を活かす包括的方法論を体系化して提示した.
    ・データ適応型多変量解析論として,データ適用型判別解析法とその診断法を提案し,実際例への適用をとおして,その有用性を示した.
    ・統計的視覚表現論の研究では,統計的グラフィクスの理論,方法,応用,評価をその適用目的に沿って整備し,新たに,データ適応型グラフィクスを提案し,その有用性を評価した.
    ・不完備経時データの解析法と離散データのモデル依拠型解析法を最近の切り口で評価し,新しい提案を行った.
    ・樹木構造接近法については,経時対応データの解析用と生存時間解析用のCARTとMARSの拡張,開発,適応をはかり,医療などの分野で実地の効用を評価した.

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  • 非線形構造の探索・抽出のためのノンパラメトリック回帰とその有用性の研究

    研究課題/領域番号：12780177  2000年 - 2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 奨励研究(A)  奨励研究(A)

    坂本 亘

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    配分額：1700000円 （ 直接経費：1700000円 ）

    ノンパラメトリック回帰の代表的な方法であるスプライン平滑化では,平滑化パラメータが推定関数の滑らかさを制御する.本研究では,制限付き最尤推定法(REML)による平滑化パラメータの選定方式に着目し,非線形構造の探索・抽出という観点からその性能評価を行った.そして,REMLによる選定方式を用いることで,スプライン平滑化が探索的データ解析の有用な道具となる可能性を追求してきた.
    13年度の研究で得られた知見・成果は以下のとおりである.
    1.シミュレーションによるREMLの性能評価
    REMLによる非線形構造や相関構造の抽出能力,さらに関数および分散・相関パラメータの推定性能を評価した.その結果,REMLは非線形構造をほぼ適切に抽出し,相関がある場合にもこれを適切に検出することができること,さらにREMLは標本サイズが比較的小さい場合にも有用であることがわかった.平滑化スプラインとREMLの組み合わせにより,ノンパラメトリック回帰は非線形構造の探索・診断を行うための道具としての有用性をもつといえる.
    今後は以上の成果について学会発表や投稿論文による報告を行う予定である.加法モデルや交互作用モデルなど種々のモデルヘのREMLの適応とその評価についても今後の検討課題としたい.
    2.非正規型ノンパラメトリック回帰モデルヘのREMLの適用についての考察
    非正規型平滑化スプライン・モデルを一般化線形混合効果モデルによって表現し,回帰関数を求めるための反復方程式に基づいて構成される近似的な制限付き対数尤度を最大化する.簡単な数値実験を行ったところ,観測が同じ説明変数値で反復される場合にはREMLによって平滑化パラメータが良好に選定されるのに対して,異なる説明変数値において観測される場合にはやや滑らかな関数を推定することがわかった.
    今後は上記の問題点の改良を行い,より包括的な性能評価を行う予定である.

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  • 繰り返し全数検査とそのパラメータ推定法の研究

    研究課題/領域番号：11878047  1999年 - 2000年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽的研究

    白旗 慎吾, 坂本 亘, 安芸 重雄, 後藤 昌司

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    配分額：2100000円 （ 直接経費：2100000円 ）

    1.品質検査の対象となるロットに含まれる不良品個数をM、1回の検査で不良品が検出される確率をθ、1回の検査のコストをcとする。本研究ではロットに含まれる製品の数は極めて多く、不良品の個数は相対的には少ないことを仮定している。検査の目的は合理的なコストで可能な限り不良品を除去すること、および残存不良品個数を精度良く推定することである。
    2.ロットの現状を把握するためにはT回の全数検査によりM、θを推定する必要がある。推定方式として単純最小2乗法、重み付き最小2乗法、最尤法、モーメント法を比較し、精度としては最尤法が最も良く、ただし多くの場合に計算の容易な単純最小2乗法も捨てがたいことが分かった。
    3.もちろんすべての不良品を発見することが望ましい。また、検査は終わらなければならない。実際的ないくつかの停止方式でのコスト、検査回数等を求めた。実際に行われている検査回数は少なすぎることを指摘した。これはすでに論文として発表している。
    4.不良のタイプが複数の場合は発見確率θがそれぞれで異なるが、2,3の方式を組み合わせれば推定、計算は容易である。
    5.検査に物理的な刺激が加わる場合は、検査により不良品が追加発生されることがある。その場合の物理モデルは知られていない。追加発生の確率として、ポアソン分布、負の2項分布などのモデルの当てはめを行っているが、データにうまく当てはまるモデルはまだ見つかっていない。

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  • 非線形統計モデルにおける統計理論とその応用の研究

    研究課題/領域番号：09304024  1997年 - 1999年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    白旗 慎吾, 藤越 康祝, 坂本 亘, 後藤 昌司, 越智 義道, 正法地 孝雄, 安芸 重雄

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    配分額：20000000円 （ 直接経費：20000000円 ）

    1.本研究の目的は(1)代表者および分担者によって非線形統計モデル・非線形統計解析法の研究を進めること、および(2)研究集会を開催して、いろいろの研究成果の発表を得て、代表者・分担者による討論・情報交換を行うとともに研究班以外の研究者との交流を深めること、にあった。
    2.1(1)に関しては、代表者・分担者による個別もしくは共同研究により多くの結果を得ている。その多くは各種学術雑誌に掲載されるか、国内・国外の研究集会・学会・シンポジウム等で発表されている。その詳しいリストは冊子体の成果報告書を参照されたい。
    3.1(2)に関しては、研究期間の3年間に7回の研究集会を開催した。それぞれのテーマは(1)非線形統計モデルにおける統計理論とその応用の研究・第1部(発表5件、開催地:呉市)、(2)非線形統計モデルにおける統計理論とその応用の研究・第2部(発表12件、開催地:大分市)、(3)実験計画法における理論と非線形問題(発表17件、開催地:広島大学)、(4)ノンパラ・非線形・シミュレーション(発表7件、開催地:成蹊大学)、(5)非線形統計モデルとデータ解析(発表12件、開催地:鳥羽市)、(6)非線形統計モデルとコンピュータ(発表13件、開催地:金沢大学)、(7)実験と非線形統計モデル(発表13件、開催地:松山市)であった。計79件の発表は純粋に理論を追求した研究から非線形構造を持つ実際のデータの解析まで多岐に渡り、また達成した成果の発表から解けなかった問題や重要な問題の提示に渡る。ただし、そのほとんどはコンピュータに源を持つ発表であり、かつこれから統計学の研究対象となる大きなテーマである。

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  • 実験と観察の融合に基づく統計的データ解析過程の研究

    研究課題/領域番号：09558024  1997年 - 1999年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    後藤 昌司, 田子 精男, 越智 義道, 白旗 慎吾, 坂本 亘, 上坂 浩之, 岩佐 学

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    配分額：12100000円 （ 直接経費：12100000円 ）

    本研究の最終年度にあたることから,実験研究と観察研究での主要な方法論について最近の研究成果に注目し,両研究に交叉して適用することのできる諸法を摘出し,その検討を行った.また,本研究の成果をまとめるために,平成11年度10月に大分で,また平成11年度12月に大阪で研究集会(連絡会議)をもち,意思の疎通をはかるとともに個々の研究を深耕させ,生産的知見を産出した.
    ・観察研究での代表的な方法論として「繰り返し更新分割に依る回帰と分類」の方法を開発し,生存時間研究および医薬品の市販後調査データの解析に適用した.とくに,"SurvivalCART"に依る胃癌データの解析は,その規模と解釈の容易さもあって,臨床の場(医師などの共同研究者)に相当の影響を与えたと考えられる.
    ・国際標準化の波に洗われている医薬品の臨床評価の場で「ブリッジング・スタディ」の方法論を用量反応関係とと同等性評価の場で提案し,その有用性を示した.そして,今後の医薬品の評価のあり方に一つの道標を提示した.
    ・観察研究でのデータ解析および実験研究の事後解析において,計数値を計量値と同じように扱えるように「変換の方法論」を拡張し,評価した.それらを実際の医学データの解析に適用し,その有用性を評価した.
    ・条件付き推測法で鞍点近似に依る接近法を提示し,通常の正確(直接)推測法との対比・評価を行い,この方法の適用枠について実践上の示唆を与えた.
    ・観察研究,とくに医学・生物学の領域で生じる「多変量小標本の比較」の問題について検討を加え,従来の「変量の次元で規定される変量空間と標本サイズで規定される標本空間との双対性」を利用する有効次元数の推定,およびそれに基づく検定の評価を行い,新たに主成分解析法による次元の縮約に基づく検定の方法を提案し,その有用性と相対的な特徴を示した.
    ・観察研究で,とくに有用なデータ省察型グラフィクスを統合的に省察し,データ適応型確率プロッティングを開発し,その有用性を実際例とシュミレーションのもとで検証・評価した.

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  • 統計的変換論の研究

    研究課題/領域番号：09640266  1997年 - 1998年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    後藤 昌司, 坂本 亘, 谷口 正信, 白旗 慎吾, 衛藤 俊寿, 大瀧 慈, 衞藤 俊寿, 稲垣 宣生

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    配分額：2900000円 （ 直接経費：2900000円 ）

    前年度からの「変換の諸型と諸法」に関する理論と応用の研究を継続し,さらに特定の主題を深耕した.とくに,本研究の最終年度にあたるため,今後の研究へつなぐことに配慮し,その成果をまとめる方向に注力し,本研究で得られた生産的知見と今後の研究の必要な課題を整理した.
    ・ベキ変換の拡張の諸型を「目標と仮定」に注目することから,2重ベキ正規化変換,2重ベキ加法化変換,2重ベキ均一化変換を提案し,その性能を評価し,実際場面での適用の有用性を示唆した.
    ・ベキ変換が「無変換」(正規性の成立)の場合を「無修正」で含むように,調整する変換公式を提案し,それに基づく推測の方法とソフトウェアを開発した.
    ・ノンパラメトリック変換ACEを射影追跡回帰で用いる方法を提案し,その性能を評価した.この方法(主題)は適用場面の広さからも今後に期待を抱かせる.
    ・級分け観測値と計量値の混在,および欠測卸値,中途打ち切り(censored)観測値,打ち切り(truncated)分布の場面のような実際的な状況での変換諸法に基づく統計解析の方式とその性能を検討した.とくに,医療における評価指標のグレイドの適切性を検討し,実際の臨床試験の場面で検証した.さらに,級分け観測値と計量値が混在する場面では,無構造から有構造にわたるデータへも適用可能なことを示した.後者の場面は,とくに回帰の場面で有用である.
    ・ノンパラメトリック回帰に諸種の変換を組み入れることを探求し,その性能を評価した.
    なお,これらの研究成果の詳細は『統計的変換論:研究成果報告書』に記載・要約した.

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担当授業科目

  • シミュレーション統計学 （2024年度） 後期  - 火7～8

  • 専門英語 （2024年度） ３・４学期  - [第３学期]水3～4, [第４学期]水1～2

  • 情報・電気・数理データサイエンス系入門 （2024年度） 第１学期  - 水1～2

  • 数理・データサイエンスの基礎 （2024年度） 第３学期  - 木5～6

  • 数理・データサイエンス（発展） （2024年度） 第４学期  - 火1～2

  • 数理統計学 （2024年度） 第１学期  - 火1～2,金3～4

  • 数理統計学Ⅱ-1 （2024年度） 第３学期  - 火3,金3

  • 数理統計学Ⅱ-2 （2024年度） 第３学期  - 火4,金4

  • 特別研究 （2024年度） その他  - その他

  • 環境統計モデル特論Ａ （2024年度） 第２学期  - その他

  • 統計データ解析基礎 （2024年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • 統計データ解析学演習A （2024年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学演習B （2024年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学特別演習 （2024年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析特論Ａ （2024年度） 第２学期  - その他

  • 統計モデリング （2024年度） 第３学期  - 火3～4,金3～4

  • 統計モデリング特論 （2024年度） 後期  - その他

  • 統計学Ｉ （2024年度） 第４学期  - 火1～2

  • 統計学ＩＩ （2024年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • インターンシップ（短期） （2023年度） 夏季集中  - その他

  • インターンシップ（長期） （2023年度） 夏季集中  - その他

  • 多変量分布論 （2023年度） 後期  - 火5～6

  • 専門英語 （2023年度） ３・４学期  - [第３学期]水3～4, [第４学期]水1～2

  • 情報・電気・数理データサイエンス系入門 （2023年度） 第１学期  - 水1～2

  • 数理・データサイエンスの基礎 （2023年度） 第３学期  - 木5～6

  • 数理・データサイエンス（発展） （2023年度） 第４学期  - 火1～2

  • 数理統計学 （2023年度） 第１学期  - 火1～2,金3～4

  • 数理統計学Ⅱ-1 （2023年度） 第３学期  - 火3,金3

  • 数理統計学Ⅱ-2 （2023年度） 第３学期  - 火4,金4

  • 数理統計学Ｉ-1 （2023年度） 第１学期  - 火1,金3

  • 数理統計学Ｉ-2 （2023年度） 第１学期  - 火2,金4

  • 特別研究 （2023年度） その他  - その他

  • 特別研究 （2023年度） 通年  - その他

  • 環境データ分析 （2023年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2023年度） 前期  - その他

  • 環境統計学演習 （2023年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2023年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2023年度） 前期  - その他

  • 統計データ解析基礎 （2023年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • 統計データ解析学演習A （2023年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学演習A （2023年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学演習B （2023年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学演習B （2023年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学特別演習 （2023年度） 通年  - その他

  • 統計データ解析学特論 （2023年度） 後期  - その他

  • 統計モデリング （2023年度） 第３学期  - 火3～4,金3～4

  • 統計モデリング特論 （2023年度） 後期  - その他

  • 統計モデル理論 （2023年度） 後期  - 火5～6

  • 統計学Ｉ （2023年度） 第４学期  - 火1～2

  • 統計学ＩＩ （2023年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • ベイズ統計解析学 （2022年度） 後期  - 火5～6

  • 情報・電気・数理データサイエンス系入門 （2022年度） 第１学期  - 水1～2

  • 教養数理特論 （2022年度） 第３学期  - 月5～6

  • 数理・データサイエンスの基礎 （2022年度） 第３学期  - 木5～6

  • 数理・データサイエンス（発展） （2022年度） 第４学期  - 火1～2

  • 数理最適化理論 （2022年度） 前期  - 火5～6

  • 数理統計学Ⅱ-1 （2022年度） 第１学期  - 月1～2

  • 数理統計学Ⅱ-2 （2022年度） 第２学期  - 月1～2

  • 数理統計学Ｉ-1 （2022年度） 特別  - その他

  • 数理統計学Ｉ-2 （2022年度） 特別  - その他

  • 特別研究 （2022年度） 通年  - その他

  • 環境データ分析 （2022年度） 後期  - その他

  • 環境統計モデル特論Ａ （2022年度） 夏季集中  - その他

  • 環境統計モデル特論Ｂ （2022年度） 夏季集中  - その他

  • 環境統計学演習 （2022年度） 前期  - その他

  • 環境統計学演習 （2022年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2022年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2022年度） 前期  - その他

  • 確率統計2 （2022年度） 第４学期  - 火1～2

  • 確率過程概論 （2022年度） 後期  - 月3～4

  • 統計データ解析基礎 （2022年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • 統計データ解析学特論 （2022年度） 後期  - その他

  • 統計学Ｉ （2022年度） 第４学期  - 火1～2

  • 統計学ＩＩ （2022年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • 統計学ＩＩ （2022年度） 第１学期  - 月5～6,木1～2

  • 計算統計学B-1 （2022年度） 第３学期  - 火3～4

  • 計算統計学B-2 （2022年度） 第４学期  - 火3～4

  • Seminar on Statistical Science （2021年度） 第４学期  - 月1,月2

  • 多変量分布論 （2021年度） 前期  - 月5～6

  • 情報・電気・数理データサイエンス系入門 （2021年度） 第１学期  - 水1～2

  • 数理・データサイエンスの基礎 （2021年度） 第３学期  - 木5～6

  • 数理・データサイエンス（発展） （2021年度） 第４学期  - 火1,火2

  • 数理統計学Ⅱ-1 （2021年度） 第１学期  - 月1～2

  • 数理統計学Ⅱ-2 （2021年度） 第２学期  - 月1～2

  • 数理統計学ＩＩ （2021年度） １・２学期  - 月1～2

  • 特別研究 （2021年度） 通年  - その他

  • 環境データ分析 （2021年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2021年度） 前期  - その他

  • 環境統計学演習 （2021年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2021年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2021年度） 前期  - その他

  • 確率統計2 （2021年度） 第４学期  - 火1,火2

  • 統計科学講究 （2021年度） 第４学期  - 月1～2

  • Elementary Statistical Science （2020年度） 第３学期  - 火1,火2

  • キャリア形成論 （2020年度） 第４学期  - 月1,月2,月3

  • キャリア形成論 （2020年度） 第４学期  - 月1,月2,月3

  • ベイズ統計解析学 （2020年度） 前期  - 月2,月3

  • 初等統計科学 （2020年度） 第３学期  - 火1,火2

  • 数理・データサイエンスの基礎 （2020年度） 第３学期  - 月1,月2

  • 数理統計学Ⅱ-1 （2020年度） 第１学期  - 月6,月7

  • 数理統計学Ⅱ-2 （2020年度） 第２学期  - 月6,月7

  • 数理統計学ＩＩ （2020年度） １・２学期  - 月6,月7

  • 特別研究 （2020年度） 通年  - その他

  • 環境データ分析 （2020年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2020年度） 前期  - その他

  • 環境統計学演習 （2020年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2020年度） 後期  - その他

  • 環境統計学演習 （2020年度） 前期  - その他

  • 線形代数Ｉ （2020年度） 第１学期  - 火3,金1,金2

  • 線形代数Ｉ （2020年度） 第１学期  - 火3,金1,金2

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学術貢献活動

  • 統計関連学会連合欧文誌 (JJSD) 編集委員 国際学術貢献

    役割：査読

    2023年1月1日 - 現在

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    種別：査読等 

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  • Computational Statistics: Editor-in-Chief

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2018年7月1日 - 2020年12月31日

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    種別：査読等 

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  • 2015年度統計関連学会連合大会（運営委員長）

    役割：企画立案・運営等

    2015年9月6日 - 2015年9月9日

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    種別：大会・シンポジウム等 

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  • 日本計算機統計学会欧文誌 (JJSCS) 編集理事

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2015年1月1日 - 2018年4月30日

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    種別：学会・研究会等 

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  • DSSV2019: LOC member

    役割：企画立案・運営等

    2019年8月13日 - 2019年8月15日

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    種別：大会・シンポジウム等 

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  • 日本行動計量学会 岡山地域部会 世話人

    役割：企画立案・運営等

    2018年4月 - 2021年3月

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    種別：学会・研究会等 

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  • 統計関連学会連合欧文誌 (JJSD) 編集委員

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2018年1月1日 - 2018年12月31日

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    種別：学会・研究会等 

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  • Computational Statistics: Co-editor

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2015年4月1日 - 2018年6月30日

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  • 行動計量学 編集委員

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2015年4月 - 2018年3月

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    種別：学会・研究会等 

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  • 日本行動計量学会欧文誌 (Behaviormetrika) 編集委員

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2012年4月 - 2015年3月

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    種別：学会・研究会等 

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  • 計算機統計学 編集委員

    役割：企画立案・運営等,　査読

    2009年1月 - 2014年12月

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    種別：学会・研究会等 

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  • IASC2008 実行委員

    役割：企画立案・運営等

    2008年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

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  • Computational Statistics: Associate Editor

    役割：査読

    2008年5月1日 - 2015年3月31日

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    種別：査読等 

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  • ICNCB 事務局担当

    役割：企画立案・運営等

    2001年8月

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    種別：大会・シンポジウム等 

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