研究活動の紹介
大標本や高次元データに対する統計的な手法の開発や応用
データが正規分布にしたがうかどうかを調べるための正規性検定について，積率に着目した新しい統計量の提案や，多項式モデルの下での成長曲線モデルの一致性などの研究をしています。観測されるデータの数が十分大きい場合や医療データなどの高次元データに対する統計的アプローチについても議論しています。これらの研究は統計学の理論と実践に貢献することを目指しています。
担当授業の紹介
データサイエンス基礎
データ分析の基礎として，データの代表値である平均値，分散，標準偏差などの確率統計の基礎的な内容から進め，代表的な確率分布である二項分布，ポアソン分布，正規分布などを取り上げています。更に，統計的データ分析手法として統計的推定，検定，回帰分析や最適化問題について学習することができます。一部，生成AIについても取り扱っており，文系，理系にかかわらず，学習の必要性を感じてもらえればと思っています。
