Sadao Tomizawa 研究室

主宰者：Sadao Tomizawa
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、カテゴリー型データを扱う統計分析の理論を開発しています。特に、行と列に同じ分類を持つ二次元の度数分布表（正方形クロス集計表）を対象に、データの構造を定量的に評価する手法に取り組んでいます。対称性からの乖離度、周辺分布の均一性、変数間の関連の強さなど、様々な統計的性質を測定する指標を提案・改善し、それらの推定値と信頼区間を導出しています。 手法としては、情報論的な距離尺度（ダイバージェンス）の枠組みを活用し、複数の統計モデルを比較・分解する理論を構築しています。従来の指標ではとらえられなかった情報を捉えられるよう、累積確率に基づいた新しい測定法や、複数の性質を同時に表現する多次元指標の開発を行っています。また、標本サイズが小さい場合のバイアス補正や、推定精度の向上についても研究を進めています。 これらの成果は、医学データの効果評価、社会調査の時間的変化の検出、職業移動の分析など、実際の応用を見据えて開発されています。理論的な厳密性と実用性を兼ね備えた統計手法を提供することで、様々な分野の実証研究を支援する研究活動を展開しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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