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実データ解析での問題に対処しようとすると、自然と現れる非凸性に基づく統計モデリングを扱った。統計的な性質だけでなく、推定アルゴリズムの効率化も同時に達成する研究を目指した。
i)歪正規分布を対象とした、推定アルゴリズムに関する研究では、従来の推定アルゴリズムとは異なり推定を加速させる慣性項が自然と入る更新式の導出に成功した。結果として、数値実験では、従来の推定アルゴリズムに比べて少ない計算時間で推定を行うことが可能になった。
ii)超過死亡で用いられるFarringtonアルゴリズムに、地理的加重回帰モデルの枠組みを導入することで、少ないデータでも推論を行うことを可能にした。
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