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ミヤタ ヨウイチ
宮田 庸一 准教授
東京理科大学 創域情報学部 情報理工学科
宮田 庸一 准教授
東京理科大学 創域情報学部 情報理工学科
| グループ |
IT |
| 研究・技術キーワード | 方向統計学、ベイズ統計学 |
| 研究・技術テーマ |
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| 研究・技術内容 | 【方向統計学】方向を含むデータは、風向き、生物の移動方向、アーチェリーにおいて矢が刺さった場所の、中心からの距離とその方向のように、いくつかの場面で見ることができる。角度を表す方向データに対して通常の標本平均を用いると、不合理な結果が生じるため、角度分布（統計モデル）を通じて、そのデータの特徴を推定する必要がある。我々は、扱いやすい非対称な角度分布の構築、および方向データが、構造変化を伴う時系列データである場合の統計モデルの構築（隠れマルコフモデル） について研究を行っている。 【ベイズ統計学】ベイズ統計学においては、パラメーターの事前分布の設定、真のパラメーターに対する推定の精度に大きな影響を与える。 実用上は、より平坦に近い事前分布（例、分散が大きい確率分布）を採用することが多いが、このような事前分布に基づくベイズ推定は、一般的には、漸近的なバイアスを持つものが多い。漸近的なバイアスは、サンプルサイズが大きくない場合には、数値的には無視できないものになる。ここでの研究テーマの一つとしては、漸近的なバイアスを減少させ、なおかつ容易に構築できる事前分布をいかにして定めるかを研究している。 |
| 産業への利用 | 1. 実用化に向けた今後の課題. 現時点では、角度変数Θと長さを表す変数Xの2変量の統計モデルしか構築できていない。 識別不可能な統計モデルにおいては、一意的な解釈ができなくなるため、実データ解析において信頼できる結果をもたらさない。 このため、 角度変数を含む多変量(2変量以上)の確率ベクトルに対して、識別可能な統計モデルを構築 することが、課題となる。 2. 産業界へのPRやメッセージ. これまでは理論的な研究が多かったため、産業界において、どのような方向データがあるのか、正直わかっていないところがあります。 もし、そのようなデータがありましたら、共同で研究を進めていきたいです。 |
| 可能な産学連携形態 | 共同研究、受託研究、技術相談および指導、国際的な産学連携への対応 |
| 具体的な産学連携形態内容 | これまでは、特にありません。 |
| その他所属研究機関 | |
| 所属研究室 | 宮田研究室 |
| 所有研究装置 | ノートパソコン2台（2026年4月1日に着任したため、まだ研究環境が整っていません） |
| SDGs |
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