Hidetoshi Murakami 研究室

主宰者：Hidetoshi Murakami
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、データの分布や特性の違いを統計的に検定する手法の開発を主な研究テーマとしています。特に、正規分布などの特定の確率分布を仮定できない現実のデータに対応するため、分布の形状に依存しない「ノンパラメトリック検定」と呼ばれるアプローチを中心に研究を進めています。複数のサンプルを比較する際に、平均値の違いだけでなく、ばらつき（スケール）や歪みなど、より複雑な特性の差異を同時に検出できる統計手法の開発に取り組んでいます。 これまでの研究では、ウィルコクソン検定やアンダーソン・ダーリング検定といった既存の統計量を拡張したり、複数の検定統計量を組み合わせたりすることで、より多くの情報を捉えられる新しい検定手法を提案してきました。また、クラスター構造を持つデータ（複数回の測定が同一被験者から得られるなど）や関数型データといった、従来の手法では扱いにくいデータ形式への対応も行っています。さらに、提案した検定統計量の理論的性質（漸近分布など）を導出し、コンピュータシミュレーションや実データへの応用を通じてその有効性を検証しています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（22 件）

続きを表示（残り 12 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。