Yuta Koike 研究室

主宰者：Yuta Koike
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、高次元統計学における確率分布の近似精度を理論的に解明することに取り組んでいます。特に、多くのデータを集めたときに、その平均値がどの程度正規分布に近づくかを定量的に評価する問題を扱っています。研究の核は、データの次元数が標本数と同程度かそれ以上に大きい状況で、従来の統計学の手法がいかに機能するかを明らかにすることです。 主な手法としては、Stein法と呼ばれる解析技法を用いて、確率分布間の距離を測り、誤差の上界を導出しています。対象とする確率変数の性質（独立性、対数凹性、4次モーメントなど）に応じて、次元数に対する依存性を最小化した誤差評価式を得ることが目標です。また、複数の統計量（和、最大値、斉次多項式など）や金融市場データなど、様々な実問題への応用も進めています。 これらの理論的成果は、高次元データの信頼区間構築やブートストラップ法の妥当性保証など、実践的な統計推論の基礎となります。次元が大きい現代的なデータ解析において、どのような条件下で古典的な統計手法が信頼できるかを厳密に示すことが、本研究室の主要な貢献です。

※ 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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