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

高次元データに対する手法の開発

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 数理統計学

  • 高次元データ解析

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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，日本国

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出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】

  • 広島大学  理学研究科  数学専攻

    博士課程，2007年03月，修了，日本国

  • 広島大学  理学研究科  数学専攻

    修士課程，2004年03月，修了，日本国

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取得学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士（理学），自然科学一般 / 数学基礎，広島大学，課程，2007年03月, Asymptotic expansions of the null distributions for the Dempster trace criterion

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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

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学外略歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 放送大学 　，客員准教授，2021年11月 ～ 継続中

  • 青山学院大学 経済学部，非常勤講師，2015年04月 ～ 2015年09月

  • 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

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本計算機統計学会，2013年 ～ 継続中，

  • 応用統計学会，2013年 ～ 継続中，

  • 日本統計学会，2003年 ～ 継続中，

  • 日本数学会，2003年 ～ 継続中，

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 自然科学一般 / 数学基礎

  • 自然科学一般 / 応用数学、統計数学

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研究経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 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

    多変量解析、ソーシャル・キャピタル，国内共同研究，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 ～ 2019年03月

    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。また、全国の大学生のデータサイエンスリテラシー向上に向けたカリキュラム開発を行っている。

  • 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 ～ 2020年03月

    高次元データ、ノンパラメトリック、漸近理論，情報通信 / 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 ～ 2019年03月

    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。

  • データサイエンティスト育成における統計理論教育の役割，2016年04月 ～ 2017年03月

    自然科学一般 / 応用数学、統計数学，人文・社会 / 教育学，共同研究

    ビッグデータ時代を迎え、データサイエンティスト育成事業が多くの大学ではじめられている。特に滋賀大学では、日本初のデータサイエンス学部を平成29年4月に設立する。本研究では、データサイエンティスト教育の中で必要とされる統計理論のあり方について検討した。ビッグデータの解析においては、背後の母集団が明確でなかったり、またデータ収集における誤差の生成過程がモデル化しなくい場合も多い。そのような中で、ビッグデータの解析から得られる結論の統計的な妥当性について、標準的な統計理論の応用だけでは不十分なことも多い。このような観点から、統計理論の前提やその適用可能性を含めて、カリキュラムのモデルを検討した。

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Test for mean matrix in GMANOVA model under heteroscedasticity and non-normality for high-dimensional data，Theory of Probability and Mathematical Statistics，109巻 （頁 129 ～ 158） ，2023年10月，Yamada T., Himeno T., Tillander A., Pavlenko T.

    DOI:10.1090/tpms/1200，研究論文（学術雑誌），共著

  • High-dimensional asymptotic expansion of null distribution for L2 norm based MANOVA testing statistic under general distribution，Journal of Statistical Planning and Inference，224巻 （頁 9 ～ 26） ，2023年，Yamada T., Himeno T.

    DOI:10.1016/j.jspi.2022.09.002，研究論文（学術雑誌），共著

  • Shiga university's endeavor to promote human resources development for data science in Japan，Japanese Journal of Statistics and Data Science，5巻 （頁 747 ～ 755） ，2022年03月，Takuma Tanaka, Tetsuto Himeno, Kaoru Fueda

    研究論文（学術雑誌），共著

  • Estimation of multivariate 3rd moment for high-dimensional data and its application for testing multivariate normality，Computational Statistics，34巻 2号 （頁 911 ～ 941） ，2019年06月，Yamada, T., Himeno, T.

    DOI:10.1007/s00180-018-00865-9，研究論文（学術雑誌），共著

  • データサイエンス教育の滋賀大学モデル，統計数理，66巻 1号 （頁 63 ～ 78） ，2018年06月，竹村彰通,和泉志津恵,齋藤邦彦,姫野哲人,松井秀俊,伊達平和

    研究論文（学術雑誌），5節，共著

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック，学術図書出版社，2020年05月，青木 敏, 伊藤 陽一, 岩崎 学, 紙谷 英彦, 黒住 英司, 小林 景, 佐井 至道, 清水 泰隆, 鈴木 大慈, 清 智也, 寒水 孝司, 竹村 彰通, 中西 寛子, 橋口 博樹, 原 尚幸 日野 英逸, 姫野 哲人, 松浦 峻, 山田 秀 汪 金芳

    学術書，3、4章，共著

  • 文化情報学辞典，勉誠出版，2019年12月，村上征勝 (監修)，金明哲，小木曽智信，中園聡，矢野桂司，赤間亮，阪田真己子，宝珍輝尚，芳沢光雄，渡辺美智子，足立浩平 (編)

    事典・辞書，B-3の1章，共著

  • データサイエンスのための数学，講談社，2019年08月，椎名洋,姫野哲人,保科架風

    教科書・概説・概論，第II部，共著

  • データサイエンス入門，学術図書出版，2019年02月，編：竹村彰通,姫野哲人,高田聖治,　共著：和泉志津恵,市川治,梅津高朗,北廣和雄,齋藤邦彦,佐藤智和,白井剛,高田聖治,竹村彰通,田中琢真,姫野哲人,松井秀俊

    学術書，編集および2.4節の執筆，共編者(共編著者)

  • 統計科学百科事典，丸善出版，2018年，MiodragLovric（原書編者）,日本統計学会（翻訳）

    事典・辞書，等分散性の検定、農業データの多変量解析、p値、p値の結合の4項目を担当，共訳

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総説・解説記事（速報、書評、報告書、記事他） 【 表示 ／ 非表示 】

  • データサイエンス教育の先進的な取組み，私立大学情報教育協会，大学教育と情報，2021年01月，佐藤 智和, 田中 琢真, 姫野 哲人, 佐藤 健一

    その他，共著

  • 大学研究室探訪，実教出版，じっきょう 数学資料81号 （頁 11 ～ 13） ，2020年09月，姫野 哲人

    その他，単著

  • 統計における2項係数，日本評論社，数学セミナー，59巻 7号 （頁 14 ～ 17） ，2020年06月，姫野 哲人, 竹村 彰通

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），共著

  • 滋賀大学におけるデータサイエンティスト育成と取り組み，公益財団法人 統計情報研究開発センター，ESTRELA，290巻 ，2018年05月，梅津高朗,姫野哲人

    記事・総説・解説・論説等（その他），「データエンジニアリング系科目のカリキュラム」以外の部分，共著

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2023年度統計関連学会連合大会，国内会議，2023年09月，2023年09月05日，高次元仮説検定の一般化のアイデアと高次元回帰分析への取り組み，口頭発表（招待・特別）

  • 研究集会『多変量統計学・統計的モデル選択の新展開』，国内会議，2023年03月，2023年03月17日，高次元データに対する回帰モデルを用いた予測について，口頭発表（一般）

  • 日本計算機統計学会第34回シンポジウム，国内会議，2022年11月，2022年11月26日，高次元データに対する回帰モデリング，口頭発表（一般）

  • 2017年統計関連学会連合大会，国内会議，2017年09月，一般化した分布の仮定の下での高次元MANOVA問題，口頭発表（一般）

  • 統計サマーセミナー2017，国内会議，2017年08月，高次元データに対する検定手法の開発，口頭発表（一般）

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本数学会，地方区代議員，2023年03月 ～ 2025年02月

  • 応用統計学会，評議員，2022年05月 ～ 2024年05月

  • 応用統計学会，理事，2018年05月 ～ 2022年05月

  • 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム，カリキュラム分科会委員，2018年04月 ～ 2021年03月

  • 計算機統計学会，第32回シンポジウム実行委員，2018年04月 ～ 2018年11月

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 製造現場の作業員の突発休の予測モデル，受託事業，2022年02月 ～ 2023年01月，株式会社日立建機ティエラ

  • 滋賀データ活用LABの「健康」データ分析協力者への支援，寄附金，2022年，滋賀県地域情報化推進会議

  • ICTを活用したPPDACサイクルの実践事例研究とその展開，共同研究，その他，国内共同研究，2021年04月 ～ 2022年03月

  • 焼却炉におけるNOx発生原因探索，共同研究，国内共同研究，2020年12月 ～ 2021年03月，株式会社　神鋼環境ソリューション

  • 焼却炉におけるNOx発生原因探索，共同研究，国内共同研究，2020年08月 ～ 2020年10月，株式会社　神鋼環境ソリューション

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共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • 【キーワード】多変量解析／高次元データ／漸近理論

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担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

  • 課題研究１，2024年04月 ～ 2024年09月

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教育活動に関する受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2023年度応用統計学会優秀ポスター発表賞，2023年04月，応用統計学会，小谷朋也

  • WiDS広島アイデアソン・大学生の部優勝，2022年01月，WiDS HIROSHIMA 運営委員会，卜部眞風,北村春奈,幸田遥花,丸石伶旺

  • WiDS広島アイデアソン・アンバサダー賞（鯉城賞），2022年01月，WiDS HIROSHIMA 運営委員会，卜部眞風,北村春奈,幸田遥花,丸石伶旺

  • 第9回スポーツデータ解析コンペティション・ポスター部門奨励賞，2020年03月，日本統計学会スポーツ統計分科会，近藤大貴, 小林弥奈, 間宮夕貴, 姫野哲人

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社会貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

  • 数理・データサイエンス・AI教育FDシンポジウムでの発表，2024年02月

  • RESAS講習，2022年07月

  • 数理データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム中部・東海ブロック会議，2021年11月

  • IDE近畿支部オンラインセミナー，2021年09月

  • 彦根市政策形成能力養成研修，2021年07月

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メディア報道 【 表示 ／ 非表示 】

  • 河合塾によるインタビュー（「Guideline10・11月号」(2021)にて掲載）

    2021年10月

  • 日経BPによる取材（「日経コンピュータ」に掲載）

    2021年05月13日

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