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本研究では，癌研究における個別化医療を志向した，統計的方法の研究を実施した，そこでは，(1)予測確度を重視した統計モデルの構築，(2)解釈の平易さを重視した統計モデルの構築の2個の相反する方向性のそれぞれにおいて新たな手法を開発した．(1)では，アンサンブル学習法，とくにルールアンサンブル法に焦点を当てた．その成果は，手法に関しては「応用統計学会 平成25年度 奨励論文賞」を受賞し，応用分野では「日本感性工学会 2014年度 事例研究賞」を受賞した．(2)においては，適応的ステップ回帰法，適応的指標モデルを生存時間研究に拡張した．さらに，書籍「樹木構造接近法」を執筆した．
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