Hiroshi Yamada 研究室

主宰者：Hiroshi Yamada
広島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yamada研究室では、時系列データや空間データから有用な情報を取り出すための統計的手法の開発と理論的解析に取り組んでいます。主な研究対象は、経済時系列（国内総生産など）から長期的な傾向を抽出するフィルタリング手法、および隣接する地点間のデータの関連性を測定する空間自己相関の指標です。これらの手法は、気象・気候データや医学データなど様々な分野での応用を見据えています。 手法面では、行列理論やグラフスペクトル理論といった線形代数の概念を活用して、既存の統計手法の理論的性質を解明し、改良版の手法を提案しています。具体的には、Hodrick-Prescottフィルタなど古典的なフィルタリング手法を多次元データや欠損値を含むデータに対応させたり、より柔軟な損失関数を導入したりする拡張研究を進めています。また、単変量データのみに対応していた空間自己相関の指標を、複数変数を持つ多変量データに拡張する理論的枠組みも構築しています。 これらの研究から得られた成果は、フィルタリング手法がどのような数学的性質を持つのか、パラメータをどう設定すべきか、実データにどう応用できるかといった実践的な知見につながっています。研究室では理論的な証明とともに、計算実装用のプログラムも提供しており、他の研究分野への波及を目指しています。

※ 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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