教員紹介・ゼミナール

准教授

統計科学、データサイエンス、情報科学

データ数よりもデータ毎の観測項目の数が大きいデータ（高次元データ）に対する統計分析手法の開発に取り組んでいます。授業では、「社会を読み解くデータサイエンス基礎／応用」、「情報リテラシー基礎／応用」、「情報科学1／5」等を担当し、デジタル社会を生き抜くうえで必要となる基礎知識に関する講義を行います。

“Asymptotic properties of the misclassification rates for Euclidean Distance Discriminant rule in high-dimensional data”
（共著）Hiroki Watanabe, Masashi Hyodo, Takashi Seo, Tatjana Pavlenko
2015年9月, Journal of Multivariate Analysis 140, Elsevier.
胃潰瘍の患者を胃がんと判断しても大きな問題にはなりませんが、胃がんの患者を胃潰瘍と判断してしまうと取り返しのつかない大問題に繋がってしまいます。このような片方の誤判別確率をもう片方よりも重くみるべき問題に対する対処法は次元数がデータ数よりも小さいデータに対しては存在しますが、次元数が大きいデータ（高次元データ）に対しては与えられていませんでした。そこでこの論文では、高次元データに対しても適用可能な方法を提案し、数値シミュレーションにより、提案した方法の実用性を評価しました。

“Test for equality of standardized generalized variance with different dimensions under high-dimensional settings” Hiroki Watanabe, Masashi Hyodo, Takatoshi Sugiyama, Takashi Seo, Hiroshima Mathematical Journal 52, Hiroshima University, 2022. （共著）

“Two-way MANOVA with unequal cell sizes and unequal cell covariance matrices in high-dimensional settings” Hiroki Watanabe, Masashi Hyodo, Shigekazu Nakagawa, Journal of Multivariate Analysis 179, Elsevier, 2020.9. （共著）

“Estimation of misclassification probability for a distance-based classifier in high-dimensional data” Hiroki Watanabe, Masashi Hyodo, Yuki Yamada, Takashi Seo, Hiroshima Mathematical Journal 49(2), Hiroshima University, 2019.7. （共著）

“An estimator of misclassification probability for multi-class Euclidean distance classifier in high-dimensional data” Hiroki Watanabe, Takashi Seo, Masashi Hyodo, SUT Journal of Mathematics 55(1), Tokyo University of Science, 2019.6. （共著）

2014年3月　東京理科大学理学研究科数理情報科学専攻修士課程　修了
2019年3月　東京理科大学理学研究科応用数学専攻博士課程単位取得満期退学

2019年９月　博士（理学）　（東京理科大学）