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荒木研究室へようこそ

統計数理学

現象の構造解明の情報源であるデータは、大切であると同時に不確実性を有し、ばらつきます。
この不確実性を数学という科学の共通言語を用いて捉え、データから効率的に有益な情報やパターンを
抽出するための手法開発や応用研究を行う統計科学・統計数理学は、社会にとってなくてはならない学問です。
本研究室では、統計学的手法の理論的・応用的な研究、バイオ統計学の実践的研究、統計グラフィクスなどを主に扱います。

研究内容

統計的モデリングSTATISTICAL MODELING
複雑な構造を有する高次元データから情報量の損失を最小限に抑えながら有益な情報を抽出するため、 正則化法を用いたノンパラメトリック回帰モデルや非線形/スパース多変量解析を組み合わせた新たな統計モデルの開発を 理論的・応用的両側面から研究しています。推定したモデルの良さを評価するためのモデル選択規準を考え、数値実験により手法の有用性を検証します。
         
関数データ解析FUNCTIONAL DATA ANALYSIS
複数の個体あるいは対象に対して経時的に観測・測定されたデータを平滑化処理し、各対象を1つの関数で特徴づけ、 関数集合に基づいて有益な情報やパターンを抽出する手法は関数データ解析とよばれています。現在、自然科学の様々な分野でその有用性が報告されつつありますが、 IoTデータ、磁気共鳴機能解析や運動機能解析など、ますます多様化、複雑化する様々な分野の情報抽出に役立つモデルの構築を目標として、関数データに基づく予測、 分類、次元縮小、因果推論等について考察し、正則化法や基底展開法、ベイズモデル、情報量規準などによる統計的モデリングを研究しています。             
バイオ統計学BIOSTATISTICS
ヒトのデータの不確定性を数理的に捉え、病気の診断や治療に関する決定を科学的根拠に基づき行うためのバイオ統計学の実践的研究に、学外の教育・研究機関や医療機関と研究者レベルで連携して取り組んでいます。
従来の慣習的な血液検査値や健診データから、近年の急速な観測・測定技術の進歩に伴い観測されるようになったNIRSやMIRを用いた複雑で高次元なデータまで幅広く扱い、各研究目的に適した統計手法による解析や、データの変化に対応した新たな統計モデルの開発を行っています。
統計グラフィックスSTATISTICAL GRAPHICS
百聞は一見にしかずの言葉通り、これまで統計家以外の研究者に統計解析結果を説明する際最も効果的であったのが統計グラフによる表現です。
解析の際に作図する目的は主に二つあり、一つは生データの視覚化のため、もう一つは統計モデルを適用した結果の表現のためです。
後者のグラフに関して、解析結果をわかりやすく伝えられ、さらに統計学的な理論が明瞭に視覚化されるような統計グラフィクスについて研究しています。

研究室の活動

研究室メンバー

(2022年3月静岡大学浜松キャンパスにて)
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