例えば「おもりの重さ」と「ばねの伸び」のように，観測された二種類のデータ間の関係を表す関数を構築したいとき，スプラインやウェーブレット，動径基底関数などを用いることで柔軟な曲線（統計モデル）を構成できるようになります．ところが，この方法では柔軟すぎるが故に与えられたデータに過度に依存し，将来の予測に不適切なモデルが得られてしまう可能性があります．これを防ぐ手法の一つである正則化法，そして得られたモデルの「良さ」を評価するために用いられる情報量規準をはじめとしたモデル評価に関する研究をしています．