基本情報

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姫野 哲人

Himeno Tetsuto


職名

准教授

学系

データサイエンス学系

研究分野・キーワード

数理統計学

研究室電話

0749-27-1078

プロフィール

【研究活動】主な研究対象は、分布が分からなかったり、分布が複雑だったりするために扱いが難しいデータであり、データ数や変数の数が増えた場合に、これらのデータの分布をよく知られた分布(正規分布等)で近似するという漸近理論の研究を行っている。最近は、特に元のデータの分布が分からない(ノンパラメトリックな)ものに対する手法の開発をおこなっている。現在、この研究をビッグデータの解析に応用することを考えている。

研究シーズ

(滋賀大学シーズ集No.14より)「高次元データに対する手法の開発」

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 広島大学  理学部  数学科

    大学,2002年03月,卒業,日本

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 広島大学  理学研究科  数学専攻

    修士課程,2004年03月,修了,日本

  • 広島大学  理学研究科  数学専攻

    博士課程,2007年03月,修了,日本

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(理学),数学基礎・応用数学,広島大学,課程,2007年03月, Asymptotic expansions of the null distributions for the Dempster trace criterion

学内職歴 【 表示 / 非表示

  • 滋賀大学 データサイエンス学部,准教授,2017年04月 ~ 継続中

  • 滋賀大学 データサイエンス教育研究センター,准教授,2016年04月 ~ 2017年03月

  • 滋賀大学 経済学部,准教授,2015年08月 ~ 2016年03月

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 成蹊大学理工学部情報科学科 助教 理工学部情報科学科,助教,2012年10月 ~ 2015年07月

  • 情報・システム研究機構新領域融合研究センター 融合プロジェクト特任研究員 新領域融合研究センター,研究員,2008年04月 ~ 2012年09月

  • 九州大学大学院数理学研究院 学術研究員 数理学研究院,研究員,2007年04月 ~ 2008年03月

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 日本統計学会,2003年 ~ 継続中,日本

  • 日本数学会,2003年 ~ 継続中,日本

  • 日本計算機統計学会,2013年 ~ 継続中,日本

  • 応用統計学会,2013年 ~ 継続中,日本

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 数学基礎・応用数学

 

研究経歴 【 表示 / 非表示

  • 金融業におけるデータサイエンスの応用,2017年12月 ~ 継続中

    機関内共同研究,共同研究

  • 持続可能な地域社会の形成におけるソーシャル・キャピタルの役割,2017年11月 ~ 継続中

    共同研究

    本研究では、ソーシャルキャピタルを定量・定性の両面から分析し、地域の持続可能に資する可能性とその条件を解明する。定量的な分析においては、滋賀県内での大規模アンケートに基づいて統計的に厳密な定量分析を行う。ソーシャルキャピタルに関するパネルデータ分析は海外でも例がなく、新たな知見が大いに期待される。
    また、定性分析においては、ソーシャルキャピタルを切り口として、経済活性化、環境保全、災害レジリエンスなど地域社会の問題に多面的にアプローチする。
    その結果を定量分析と組み合わせることで、高い説得力と具体的な政策提言力に富んだ、地域の持続可能性に対する解の提供を目指す。

  • データサイエンティスト育成に向けたカリキュラム・教材に関する研究,2017年04月 ~ 継続中

    データサイエンス、教育,国内共同研究,共同研究

    データサイエンティスト育成が急激に求められる中、各種書籍において分析結果の妥当性の検証の方法については詳しい説明がされていないことも多い。これは、各分析手法において、統計理論がまだきちんと位置づけられていないことがあげられる。
    このような問題に対し、統計検定の受験者のアンケート分析などから、現在データサイエンティストとしてどのようなスキルを持った人材が求められているか、一方で統計理論に関する理解度はどの程度なのか、といったデータが得られる。このような現状を踏まえて、統計理論の教育のカリキュラムを検討する。具体的には、データサイエンティスト育成における統計理論のあり方について議論する研究集会を開催して研究を進めて行く。

  • 大標本高次元データに対するノンパラメトリック手法の開発,2016年04月 ~ 継続中

    高次元データ、ノンパラメトリック、漸近理論,統計科学,個人研究,科学研究費補助金

    本研究では、まず最も一般的な線形モデルに関し、分布を問わない検定手法の開発を行う。これには、まず評価関数を定め、その期待値、分散を計算し、基準化を行い、未知パラメータは不偏推定量で置き換える。分布を仮定しないため、この不偏推定量を作成することが一番の鍵となる。
    この手法は、平均ベクトルの構造に関するモデル選択基準を考える際、評価関数を定め、バイアスを補正する手順に似ている。そこで、分布を仮定しない平均ベクトルの構造選択に関する情報量規準の導出も行う。また、変数選択基準等へもこれらの手法を応用する。

  • 太陽光発電データの時系列解析とその応用,2016年04月 ~ 継続中

    時系列データ,機関内共同研究,共同研究

    本学で収集されている太陽光発電データを元に、時系列解析を行いその特徴を捉える。その後、本学で収集している太陽光以外のデータや、気象や環境に関する公開データを収集し、それらを組み合わせた多変量解析を行い、太陽光発電データと関連の強い気象、環境の項目を発見する。

論文 【 表示 / 非表示

  • Asymptotic cut-off point in linear discriminant rule to adjust the misclassification probability for large dimensions,Hiroshima mathematical journal,47巻 3号 (頁 319 ~ 348) ,2017年11月,Yamada, T., Himeno, T., Sakurai, T.

    研究論文(学術雑誌),単著

  • Interval estimation in discriminant analysis for large dimension,Communication in Statistics - Theory and Methods,46巻 18号 (頁 9042 ~ 9052) ,2017年,Yamada, T., Himeno, T., Sakurai, T.

    DOI:10.1080/03610926.2016.1202282,研究論文(学術雑誌),共著

  • Testing homogeneity of mean vectors under heteroscedasticity in high-dimension,Journal of Multivariate Analysis,139巻 (頁 7 ~ 27) ,2015年07月,Yamada T., Himeno T.

    DOI:10.1016/j.jmva.2015.02.005,研究論文(学術雑誌),共著

  • Approximate interval estimation for EPMC for improved linear discriminant rule under high dimensional frame work,SUT Journal of Mathematics,51巻 2号 (頁 145 ~ 179) ,2015年,Hyodo M., Mitani T., Himeno T., Seo T.

    研究論文(学術雑誌),単著

  • Estimations for some functions of covariance matrix in high dimension under non-normality and its applications,Journal of Multivariate Analysis,130巻 (頁 27 ~ 44) ,2014年09月,Himeno T., Yamada T.

    DOI:10.1016/j.jmva.2014.04.020,研究論文(学術雑誌),共著

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著書 【 表示 / 非表示

  • スタンダード統計学基礎,培風館,2017年05月,岩崎 学, 姫野哲人

    単行本(学術書),共著

  • 現代統計学,日本評論社,2017年03月,統計教育大学間連携ネットワーク(監修), 美添泰人(編集), 竹村彰通(編集), 宿久洋(編集), 美添泰人, 足立浩平, 鹿島久嗣, 姫野哲人, 大屋幸輔, 鎌谷研吾, 小林景

    単行本(学術書),8章,共著

  • 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎,東京図書,2015年12月,田中 豊, 中西 寛子, 姫野 哲人, 酒折 文武, 山本 義郎

    教科書,共著

研究発表 【 表示 / 非表示

  • 2017年統計関連学会連合大会,国内会議,2017年09月,南山大学名古屋キャンパス,一般化した分布の仮定の下での高次元MANOVA問題,口頭(一般)

  • 統計サマーセミナー2017,国内会議,2017年08月,鬼怒川パークホテルズ,高次元データに対する検定手法の開発,口頭(一般)

学会・委員会等活動 【 表示 / 非表示

  • 日本計算機統計学会,欧文誌編集委員,2017年 ~ 継続中

  • 日本計算機統計学会,第32回シンポジウム運営委員,2017年 ~ 2018年

  • 日本計算機統計学会,広報委員,2015年 ~ 継続中

  • 日本統計学会,大会委員会運営委員,2015年 ~ 2017年

競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 金融業におけるデータサイエンスの応用,共同研究,国内共同研究,2017年12月 ~ 2018年03月,株式会社SMBC

  • 大標本高次元データに対するノンパラメトリック手法の開発,若手研究(B),2016年04月 ~ 2019年03月

    情報通信技術の発展により、科学研究、健康・医療、経済、社会、環境、ウェブなどのあらゆる分野でリアルタイムに集積されたビッグデータが注目を集めている。現在、このビッグデータ(逐次的に新たなデータが蓄積される高次元かつ大標本のデータ)から価値ある情報を抽出することが重要な課題である。
    そこで、本研究ではこのような大標本高次元データに対し、分布等の仮定をできる限り緩めた(ノンパラメトリックな)手法の開発を行い、どのようなビッグデータに対しても統一的に使える手法の開発を行う。

共同研究希望テーマ 【 表示 / 非表示

  • (滋賀大学シーズ集No.14より)【代表的な研究テーマ】「高次元データに対する手法の開発」,【キーワード】多変量解析/高次元データ/漸近理論

    (詳細は以下のURLに掲載しております。)
    http://www.shiga-u.ac.jp/wp-content/uploads/2018/02/0-12.pdf

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • データサイエンスフィールドワーク演習,2018年10月 ~ 2019年03月

  • 情報活用演習B,2018年10月 ~ 2019年03月

  • 解析学,2018年10月 ~ 2019年03月

  • 演習Ⅳ,2018年10月 ~ 2019年03月

  • 演習Ⅱ,2018年10月 ~ 2019年03月

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社会貢献 【 表示 / 非表示

  • 徳島県教職員等の人材育成,2017年08月 ~ 継続中

  • 滋賀県統計アドバイザー,2016年10月 ~ 継続中

  • 出前授業,2016年09月 ~ 継続中

  • 統計検定3級,2016年01月 ~ 継続中