Takashi Seo 研究室

主宰者：Takashi Seo
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、統計学における仮説検定と推定の理論を中心に研究を展開しています。特に、現実のデータ解析において頻繁に生じる「欠損値」を含むデータセットに対して、いかに妥当な統計的推測を行うかという問題に注力しています。複数の変数を同時に扱う多変量統計の文脈で、段階的な欠損パターン（単調欠損）を持つデータから、平均ベクトルや分散共分散行列に関する検定統計量を導出し、その理論的性質を明らかにすることが主な課題です。 具体的には、ホテリング統計量やマルディア型の尖度統計量など古典的な検定手法の拡張理論の開発、および漸近展開や補正法を用いた新しい検定統計量の提案を行っています。モンテカルロシミュレーションを通じて、提案した統計量の有限サンプル性質や近似精度を評価し、実データへの適用可能性を検証しています。さらに、高次元データにおける統計量の振る舞いや、モデル選択基準（AIC）の理論的拡張なども研究対象としており、統計学の基礎理論と実用的な応用をつなぐ研究が特徴です。

※ 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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