研究課題
若手研究(B)
ダイナミックな脳活動データを解析する際に、環境や動物の状態が変化していく非定常性が問題となることが多い。本研究では、無限次元の情報幾何学を用いたセミパラメトリック推定を行うことで、時系列の平均値がドリフトし、さらにドリフトの時間波形に無限の可能性があったとしても、それとは“直交”する、時間変動しない統計パラメタ（例えば相関）を正確に推定する方法を開発した。
神経科学, 応用数学, データ科学
