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東京理科大学 / 助教
初めまして。 東京理科大学大 創域理工学部 情報計算科学科 助教の桃﨑智隆(ももざき ともたか)と申します.
統計教育の推進 企業との連携 研究分野の発展
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担当授業： 線形代数、解析学、情報数学、情報理論、確率論、統計学の講義を担当。理論的基礎から実践的応用まで幅広く指導し、学生の数学的思考力および情報処理能力の向上に貢献。各科目において、概念の理解を深めるための演習問題作成や個別指導も実施。
研究代表者として獲得したグラント 本研究は、持続可能な漁業管理に不可欠な水産資源のサイズ分布の動態を解明する統計モデルの開発を目的とする。従来の統計手法では対応困難な「調査範囲の年次変動」「データのカテゴリ化」などの複合的問題を解決するため、空間と時間の変動を同時に捉える分布回帰モデルを開発する。さらに、複数種の魚類間の関係性も分析可能な多変量モデルへ拡張し、実際の海洋データに適用してその有効性を実証する。これにより、科学的根拠に基づいた効果的な海洋資源管理と生態系保全の実現に貢献する。
● 国際学会・会議等 ● 招待講演 1. T. Momozaki, T. Nakagawa, S. Sugasawa, H. Solvang, Semiparametric copula estimation for spatially correlated multivariate mixed outcomes. Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Ri
(口頭発表 査読あり) 1. 桃﨑智隆, 富澤貞男, 三枝祐輔, 石井晶, 中川智之「Vector Measure of Departure from Partial Symmetry-Asymmetry for Square Contingency Tables」, 『2019 年度 統計関連学会連合大会』, 滋賀, 2019 年 9 月.
(口頭発表 査読なし) 桃﨑智隆, 中川智之, 坂口弘樹「混合モデルにおけるランダム効果の分布の適合度検定」, 『第 21 回統計研究会』, 葛飾, 2019 年 3 月.
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リサーチアシスタント
東京理科大学 / 助教
研究代表者として獲得したグラント 多次元データにおける変数間の関係性を把握しデータ構造を理解することは「根拠に基づく政策立案」をはじめとする様々な意思決定に非常に重要である．しかしデータの大規模化に伴い従属構造が複雑化し単純なモデルによるデータの理解は難しい．また従来の統計手法は解析に膨大な時間を要し場合によってはメモリ爆発により解析不可能となる．これらは有益かつ効率的なデータ利活用の重大な障害となっている．本研究では，大規模データにおける(様々な要因で変化する)複雑な従属構造の高速かつ有効なベイズ推論法の開発を目指す．ベイズの枠組みを用いることで推定結果の不確実性を評価し意思決定に必要な情報の提供が可能となる．
