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8个研究室 · 0条学长学姐评价
廣瀬 慧 教授
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廣瀬慧研究室以数理统计学为基础，研究开发新的统计分析方法。 分析基因数据等大规模数据，需要具有数万乃至数亿个参数的统计模型。 该研究室在因子分析、图模型等多元统计分析中，开发稀疏估计的新方法，即把大量参数中的绝大部分估计为0，从而提取有效信息。 在研究室的网站上，该研究室以“廣瀬慧研究室”的名称进行介绍。
Hien Duy Nguyen
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同时任职于九州大学和澳大利亚拉筹伯大学的 Hien Duy Nguyen 教授，研究计算统计学及其与机器学习、AI 的关联。 研究以逐步积累的数据，以及大到普通计算机无法处理的数据的分析为中心，并借助随机优化和贝叶斯推断等方法应对其中的难点。 他还关注数据复杂时的模型选择工具、检验这种选择是否合理的方法，以及带置信度地展示判断优劣的方法。 Nguyen 教授的方法已被用于神经影像、农业、遗传学・基因组科学、量子计算、经济学等应用研究。
廣瀬 雅代 副教授
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廣瀬雅代副教授研究小区域估计这一统计方法，即根据调查数据估计各小区域的特性值。 她致力于研究能够借助统计模型提高估计精度的方法，包括其理论研究与应用。 廣瀬副教授认为，用这类方法制作高质量的资料，并将其用于制定有用的规划，可以提高人们对解决社会性课题的期待。 研究关键词为：统计科学、小区域估计、混合效应模型。
徳田 悟 副教授
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徳田研究室致力于确立一种指导原理，使人们能够基于数据毫不含糊地理解各种物理现象。 该研究室将数理建模与统计推断相结合，把测量数据与模型相互对照，研究如何选出符合实际情况的模型。 其基础是贝叶斯统计，同时也与各门科学及产业界的研究者开展合作研究。 该研究室在其网站上以“徳田研究室”的名称进行介绍。
廣瀬 慧 教授
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廣瀬慧研究室以数理统计学为基础，研究开发新的统计分析方法。 研究室也吸收了机器学习所用方法的思路。 分析基因数据等大规模数据时，需要具有数万乃至数亿个参数的统计模型。 为此，该研究室致力于稀疏估计的新方法，即将大量参数中的绝大部分准确估计为0，从而提取有效信息。
Hien Duy Nguyen 教授
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Hien Duy Nguyen教授的研究室研究计算统计学，分析陆续积累的大量数据，以及普通计算机无法处理的大规模数据。 该研究室运用随机优化和贝叶斯推断等方法，应对这类数据所伴随的困难。 在数据复杂时用于模型选择的统计工具、检验该选择是否恰当的方法，以及如何表述用来说明推断优劣的置信度，也是其关注的对象。 教授还兼任澳大利亚拉筹伯大学的副教授，负责推动两所大学之间的合作关系建设。
廣瀬 雅代 副教授
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廣瀬雅代副教授的研究室研究统计学的小区域估计方法，即根据调查数据估计各个小区域的特征值。 该研究室从理论和应用两方面，研究能够借助统计模型提高统计精度的估计方法。 近年来，EBPM的重要性得到广泛认可，人们对基于各分区实际情况来制定规划也寄予越来越高的期望。 研究的关键词是统计科学、小区域估计、混合效应模型。
徳田 悟 副教授
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徳田研究室致力于确立一套指导原理，使人们能够从测量数据中毫不含糊地理解物理现象。 该研究室将用简单数学公式表示数据的数理建模，与依据数据选择模型的统计推断相结合开展研究。 在探究作为基础的贝叶斯统计数理的同时，也与各门科学及产业界的研究者推进合作研究。 招收希望进入该研究室的理学部数学科四年级本科生，以及数理学府、数学创新联合学府的研究生入学者。
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