研究課題
若手研究(B)
様々なモデルにおけるスプライン推定量の漸近理論を構築した。また、高次元データ解析のための新しい回帰手法の構築に取り組んだ。取り組んだ漸近理論研究は4本の論文にまとめられ、国際ジャーナルから出版された。回帰手法構築研究成果を4本の論文にまとめ、国際ジャーナルから出版された。研究期間内に、関連した研究を国際会議で6回、国内会議で7回講演報告した。
ノンパラメトリック統計
社会的意義：様々な実用科学で統計学的知見を与えることは重要であり、統計手法の発展と数学理論構築が求められている。推進した研究テーマとその成果は主に非線形構造を持つデータ分析を行い、解析結果の妥当性を保証するものである。学術的意義：スプライン法は高次元スパース分析で有用であり、関連性成果を得たのは高次元データ分析法の発展に大きく寄与したと考えている。様々なモデルで総合的な理論構築が達成できたことも体系整理に役に立つと考えている。
