Kaoru Irie 研究室

主宰者：Kaoru Irie
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Irie研究室では、数値データの統計的な分析方法の開発に取り組んでいます。特に、計数データ（個数を表すデータ）や時系列データなど、現実のデータに特有の複雑な性質に対応できるベイズ統計学的手法を研究しています。研究の主な課題は、データに含まれるゼロ値の過剰性や外れ値といった問題に対して、頑健で正確な統計的推定を実現することです。 研究では、確率分布の性質を理論的に解析しながら、計算上効率的なアルゴリズム（特にギブスサンプリングと呼ばれるMCMC法）の開発を進めています。ガンマ分布やポアソン分布、ディリクレ分布など様々な確率分布を扱うモデルに対して、データ拡張と呼ばれる技法を応用し、計算の効率化と数値安定性の改善を図っています。また、複数の模型の妥当性を比較する方法についても検討しています。 これらの手法開発の応用として、ウェブトラフィックデータなどの時間的に変化する計数データの予測や監視、高次元の時系列における共分散構造の推定など、実際の科学・技術領域における問題解決に貢献することを目指しています。

※ 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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