本研究室の学生が取り組んでいる研究テーマ・内容を一部紹介します
(2019年1月現在)

長瀬 真利雄 （社会人 D3）
研究テーマ：非逐次モデル（双方向因果モデル）
研究内容：構造方程式モデリングの1種である非逐次モデルはパラメーター識別の困難性や解釈上の問題が指摘されており, 現状はあまり積極活用されていないが, 特に社会科学の分野では本来非逐次的な因果関係を想定したほうが適切な場合も多い. 従って, 非逐次モデルに関して識別性の証明・推定方法確立・実データへの応用などについて研究を行う.

門脇 達彦 （社会人 D3）
研究テーマ：正倉院文書「食口案」に関する統計解析
研究内容：正倉院文書「食口案」は，奈良時代の約6年間にわたり写経所における毎日の食糧支給を職種別に記載した帳簿(時系列データ)である．そこで，「食口案」データの縮約を行い、歴史的事実を踏まえながら，データ分析的視点から情報抽出と統計解析を行う．

倉田 澄人（D3）
研究テーマ：ダイバージェンスを用いたモデル評価規準について
研究内容：広く利用されているモデル評価規準の多くは, KL divergenceの最小化及び最尤推定が理論基盤となっているが, より広いダイバージェンス族を考えた場合, より好ましい性質が確認されることがある. 本研究では, 特にモデル選択の頑健性を中心に, 規準の導出及びその性質の検討を行っている.

原田 奈弥 （社会人 D2）
研究テーマ：実データ活用のニーズを踏まえた確率潜在意味解析の手法改良
研究内容：確率潜在意味解析(probabilistic Latent Semantic Analysis, pLSA)は，データの構造を問わない柔軟でシンプルなトピックデータの分析手法である．この手法の改良を通じて，pLSAによる実データの実社会での活用促進を目指す．

Li Ji Yao（D1）
研究テーマ：TBA
研究内容：TBA

鈴木 一平（M2）
研究テーマ：媒介分析における自然な因果効果の識別可能条件
研究内容：媒介分析における自然な因果効果は観測が不可能な潜在反応変数を用いて定義されるため，一般には推定が不可能となる．そこで，自然な因果効果を観測変数から推定可能とするための識別可能条件について研究を行う．

藤田 智紀（M2）
研究テーマ：セミパラメトリック生存時間解析
研究内容：興味の対象となる有限次元パラメータと, 局外母数の無限次元パラメータからなるような, 比例ハザードモデルをはじめとするセミパラメトリックなモデルを用いることで, より自由性のある推測が可能となる. 区間打ち切りや競合リスク,治癒群が存在する場合などの, より特殊な状況下におけるセミパラメトリックな推測を構築する.

水間 浩太郎（M2）
研究テーマ：オンライン学習におけるクラスター分析
研究内容：教師なし学習の一つであるクラスター分析を近年機械学習の分野で注目を集めているオンライン学習の状況下で行う効率的なアリゴリズムを研究している．特に，ノンパラメトリックベイズの手法の一つであるディリクレ過程混合モデルを利用した手法を中心に研究している．

黒見 真央（M1）
研究テーマ：生存時間解析
主に読んでいる本・論文：
・Terry M. Themeau and Patricia M. Grambsch(2000), Modeling Survival Data:Extending the Cox Model, Springer.

中村 駿佑（M1）
研究テーマ：Random Forest

横井 智広（M1）
研究テーマ：項目反応理論
主に読んでいる本・論文：
・Hessen, J. D. (2012). Fitting and testing conditional multinormal partial credit models. Psychometrika. 77(4). 693-709.
・Holland, H. P. (1990). The Dutch Identity：A new tool for the study of item response models. Psychometrika. 55(1). 5-18.

小畑 　深月(B4)
研究テーマ : 構造方程式モデリング

藤井 大貴(B4)
研究テーマ : 因子分析

森 雄俊 (B4)
研究テーマ : 因果推論