教員の研究業績

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学生の研究業績

論文

• Rahardiantoro, S. and Sakamoto, W. (2023). Spatio‑temporal clustering analysis using generalized lasso with an application to reveal the spread of Covid‑19 cases in Japan. Computational Statistics (published online). https://doi.org/10.1007/s00180-023-01331-x

• Rahardiantoro, S. and Sakamoto, W. (2022). Optimum tuning parameter selection in generalized lasso for clustering with spatially varying coefficient models. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 950, 012093. doi:10.1088/1755-1315/950/1/012093

• Rahardiantoro, S. and Sakamoto, W. (2021). Clustering regions based on socio economic factors which affected the number of COVID 19 cases in Java Island. Journal of Physics: Conference Series, Volume 1863, 012014. doi:10.1088/1742-6596/1863/1/012014

国際会議発表（学生による発表）

• Rahardiantoro, S. and Sakamoto, W. (2022). Spatially varying coefficient modeling of numerical and categorical predictor variables in the generalized lasso. IASC-ARS 2022 (Online: Kyoto, February 23, 2022)

• Rahardiantoro, S. and Sakamoto, W. (2021). Optimum tuning parameter selection in generalized lasso for clustering with spatially varying coefficient models.  ISeNREM 2021 (Online: Bogor, Indonesia, August 4-5, 2021)

• Rahardiantoro, S. and Sakamoto, W. (2020). Clustering regions based on socio economic factors which affected the number of COVID 19 cases in Java Island.  ICMSDS 2020 (Online: Bogor, Indonesia, November 10-11, 2020)

国内学会等発表（学生による発表）

• 近藤野十夏・坂本亘 (2024). 一般化極値分布上の分位点回帰におけるSSVS法による変数選択．日本計算機統計学会第38回シンポジウム講演論文集，pp.232-235. (2024.10 岡山)

• 西田尚樹・坂本 亘 (2024). 時間依存回帰係数をもつ罰則付き Cox モデルによる比例ハザード性の点検．日本計算機統計学会第38回シンポジウム講演論文集，pp.194-197.  (2024.10 岡山)

• 入江一月 (2024). 空間的重みを用いたベイジアンネットワークにおける連続変数の離散化の数値的検討．岡山統計研究会第182回研究会．(2024.3). 

• 塩飽大基・坂本亘・山本倫生 (2022). 構造的因果モデルに基づく因果効果識別方法の検討．日本行動計量学会第50回大会抄録集，pp.72-75. (2022.8 沖縄)

• 長栞菜 (2023).  単調性の仮定を置くことによる単純な因果効果の存在範囲の導出．岡山統計研究会第178回研究会．(2023.3)

• 谷島光紀 (2022). 粒子フィルタを用いたSEIRモデルの感染症データへの適用．日本行動計量学会岡山地域部会第76回研究会．(2022.3)

• 花井翔 (2022). SVRと外生変数を含むGARCHモデル等の時系列モデルとの流量予測精度比較．日本行動計量学会岡山地域部会第76回研究会．(2022.3)

• 趙博林 (2021). 階層ベイズモデルによるコロナウイルス感染流行に対する介入効果の推定．日本行動計量学会岡山地域部会第74回研究会．(2021.3)

• 景山晶・坂本亘 (2020). セマンティックセグメンテーションにおける skip connect 手法の比較．統計数理研究所共同利用研究集会「統計的機械学習の新展開」．(2020.1, 東京)

• 大野祥平 (2019).  ディリクレ過程ガウス混合モデルを用いた楽曲の特徴量削減．日本行動計量学会岡山地域部会第71回研究会．(2019.3)

• 谷本旭 (2019). 非線形混合効果モデルにおける尤度比検定統計量の分布のシミュレーション．日本行動計量学会岡山地域部会第71回研究会．(2019.3)

• 守安貴史 (2019). カテゴリカル変数を含む欠測データに対する多重代入法の性能評価．日本行動計量学会岡山地域部会第71回研究会．(2019.3)

• 寺尾優志 (2018). 正規混合分布を用いたROC曲線の推定．日本行動計量学会岡山地域部会第67回研究会．(2018.3)

• 澤井啓介・坂本亘 (2016). 代替変数によるインフルエンザ流行予測の改良．日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集，pp.69-72. (2016.11 沼津)

• 宮下司・坂本亘 (2016). 過分散を考慮した癌罹患データの空間解析．日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集，pp.73-76. (2016.11 沼津)

• 兼田麻里奈・坂本亘 (2016). ラザニアプロットを用いた経時データの視覚化．日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集，pp.177-178. (2016.11 沼津)