データ科学研究室

成果発表

学内論文

2023年度

• ガンマ分布における最適ベイズ推定量（平塚）
• 無情報事前分布を用いた適応型試験におけるベイズ推定（海野）
• 調子の良否を含む打者の新たな能力評価指標（近藤）
• 安静時心拍数を考慮した最大酸素摂取量の予測（後藤）
• 成績と前年度年俸を考慮したプロ野球選手の年俸のベイズ予測（櫻井）
• 広告受容における消費者特性の影響：順序ロジットモデルの分析（鈴木）
• 汎化性能を考慮した食品パッケージの画像分類（鴇田）
• 階層ベイズ状態空間モデルを用いたCOVID-19が及ぼした国内小売販売額への影響（牧田）
• 多肢選択問題におけるジェフリーズ事前分布の下での名義尺度モデルとその最適な推定法（元山）

2022年度

• 中途退学や休学を考慮したベイズ推定による成績予測モデル（福田）
• 評価者の影響を考慮した2値項目反応モデルの提案（林）
• 項目反応理論における名義反応モデルと2パラメータロジスティックモデルの比較（伊藤）
• 個人差を考慮したノーヒットノーラン達成の予測（工藤）
• 政策や抗体保有調査データを考慮したCOVID-19 感染者数の推定（澁谷・瀧山）
• 逆べき乗ワイブルモデルにおけるベイズ推定量（田湯）

2021年度

• アレニウスワイブルモデルにおけるベイズ推定量の比較（濱野）
• ガンマ分布における参照事前密度の下での自然母数の事後平均の性質（平塚）
• 大学生のキャッシュレス決済データを用いたベイズ分析（笠原・大島）
• ハンバーガーのトッピングと出数に関するベイズ分析（森）
• J リーグの試合データを用いたホームアドバンテージの効果分析（佐藤）
• 項目反応モデルにおけるジェフリーズ事前分布の下でのベイズ推定量の検討（新堀）
• e スポーツ「ぷよぷよ」の選手間の相性差を考慮した勝率予測モデル（田中）

2020年度

• PISA2018の生徒アンケートデータと読解力についての分析（池田）
• CRMにおける顧客特性を把握するための新たな指標についての研究（衣笠）
• PISA2018における探究型教授法が国語の到達度に与える因果効果の検討（武山・中山・長妻）
• ランニングウォッチによるVO2maxの予測（榊原）
• 広告の種類と消費者特性を考慮したベイズモデルによる広告分析（内田）

2019年度

• 米中貿易摩擦による日本への影響 : 外延と内延による分解（赤井）
• ベイズ的寿命試験の抜取検査における最適コストについての考察（星野）
• 旅行評価データへのベイズ的行列分解法の適用（片山）
• 角度データを用いた姿勢検知のための基礎的研究（加藤）
• IRTモデルを用いた血液型とパーソナリティの関係性についての統計的考察（眞壁）
• プロ野球観客動員数増加要因についての統計的分析（龍）

2018年度

• ばらつきを考慮したプロジェクトの失敗確率とその応用（阿部）
• 血液型と性格の関連についてのベイズ的アプローチ（青山）
• 不動産価格の階層ベイズ分析 〜貯蓄から投資へ〜（江澤・中村）
• 学力と地域特性の関連について（根岸）
• 逆仲上分布のパラメータ推定量の改良（田嶋）
• 実用面を考慮した2PNOモデルと3PNOモデルのシミュレーション比較（竹山・松本）

研究の置場