Kouji Tahata 研究室

主宰者：Kouji Tahata
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、カテゴリカルデータ（複数のグループに分類されたデータ）を表現する度数分布表の統計分析を専門としています。特に、行と列が同じ分類からなる正方形の度数分布表を対象とし、これらの表が対称性や周辺同次性（行の周辺分布と列の周辺分布が等しい性質）からどの程度乖離しているかを定量的に評価する手法を開発しています。 研究の核となるアプローチは、情報幾何学や情報理論の概念を活用した数学的フレームワークの構築です。Fisher-Rao距離やf-ダイバージェンス、Aitchison幾何学といった理論的ツールを用いて、対称性からの乖離を距離や発散度として測定する方法を提案しています。これにより、異なるデータセット間で対称性の程度を客観的に比較できるようになります。同時に、提案した手法の幾何学的解釈に基づき、結果を二次元平面上で可視化するなど、直感的な理解を促進する工夫も行っています。 さらに、準対称性モデルや余裕度モデルなど、複雑な構造を持つ度数分布表に対応する統計モデルの拡張と性質の解明に取り組んでいます。これらの成果は、ブランド選好の変化追跡や医学臨床試験の効果評価など、実務的な応用を見据えた統計手法としても活用されています。

※ 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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