研究分野のキーワード

線形・非線形回帰、多重共線性、統計的学習理論、情報可視化

研究内容

   自然科学、社会科学などの諸分野において扱われるデータには、互いに何らかの関係を持った変量があるように思われる。例えば、父と子の身長を考えると、「父親の身長で子の身長は予測できるのではないか？」ということや、日本における国民の所得と消費という変量を考えたとき、「消費は所得で説明できるのではないか？」ということがその例として考えられる。そのような関係をどのように検証すれば良いのかという問題に対して、統計学では「回帰分析」という手法を用いて扱うことが考えられてきた。
　私は、この回帰分析において線形回帰モデルの「多重共線性」と呼ばれる問題に対して縮小推定量を用いた回帰係数の推定問題を理論・実証の両面から研究してきた。最近は「データ可視化」やそれにもとづいた「統計的モデリング」に対しても興味がある。

2021年度担当授業科目（学部）

統計学基礎、ビジネスモデル分析、ビジネスモデリング、ビジネスデータ分析I・II、研究演習 I・II

プロフィール・主要研究業績

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