混合分布モデルとは複数の確率モデルを混合して作られる汎用性の高いモデルです. 自然現象や社会現象をモデル化しようとするとき, 母集団が複数からなる場合には, 混合分布モデルによる当てはめが有効になります. このモデルにおいて新しい推定方法を開発し, その性質を解明すべく研究を行っています.
いくつかの変数間の因果関係を有向グラフなどによって表したものを因果ダイアグラムといいます. 因果ダイアグラムの構造をデータから統計的に推測する方法について研究を行っています. また, 推定された因果ダイアグラムと確率モデルを用いて, その因果構造に介入したときの効果の見積もりと, その効果を最適化する手法について研究を行っています.
条件付き独立性を記述する代数的手法について, 研究を行っています. 代数的手法を使うことにより, グラフでは表すことのできない条件付き独立性の関係を表現することができます.
sieve法, 判別分析における誤判別率など.
平成13年3月 | 名古屋大学工学部卒業 |
平成15年3月 | 東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了 |
平成15年12月〜 | 東京工業大学大学院社会理工学研究科 助手 |