研究課題
研究活動スタート支援
近年、さまざまな分野において膨大なデータを解析する必要が生じており、データのもつ特性を活用した統計手法の開発が必須である。本研究では、データのもつ低ランク性を活かした行列補完、ノンパラメトリック回帰、損失推定の手法を開発し、その基礎理論を整備した。現実の多変量データは低ランク性を有することが多いため、これらの手法を用いることでより効果的な統計解析が可能となる。
統計科学
近年、さまざまな分野において膨大なデータを解析する必要が生じており、データのもつ特性を活用した統計手法の開発が必須である。スパース性に着目した統計手法は最近さかんに研究されている一方で、低ランク性を活かした統計手法はまだ十分に研究されているとはいえない。本研究の成果として、低ランク性を活かした行列補完、ノンパラメトリック回帰、損失推定の手法が開発した。現実の多変量データは低ランク性を有することが多いため、これらの手法を用いることで効果的な統計解析が可能となる。
