担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Communications in Statistics - Theory and Methods  

In model selection problems, robustness is one important feature for selecting an adequate model from the candidates. We focus on statistical divergence-based selection criteria and investigate their robustness. We mainly consider BHHJ divergence and related classes of divergence measures. BHHJ divergence is a representative robust divergence measure that has been utilized in, for example, parametric estimation, hypothesis testing, and model selection. We measure the robustness against outliers of a selection criterion by approximating the difference of values of the criterion between the population with outliers and the non-contaminated one. We derive and compare the conditions to guarantee robustness for model selection criteria based on BHHJ and related divergence measures. From the results, we find that conditions for robust selection differ depending on the divergence families, and that some expanded classes of divergence measures require stricter conditions for robust model selection. Moreover, we prove that robustness in estimation does not always guarantee robustness in model selection. Through numerical experiments, we confirm the advantages and disadvantages of each divergence family, asymptotic behavior, and the validity for employing criteria on the basis of robust divergence. Especially, we reveal the superiority of BHHJ divergence in robust model selection for extensive cases.

DOI： 10.1080/03610926.2022.2155788

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その他リンク： https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/03610926.2022.2155788

リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/7172132

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Earth, Planets and Space  

We propose a local earthquake tomography method that applies a structured regularization technique to determine sharp changes in Earth’s seismic velocity structure using arrival time data of direct waves. Our approach focuses on the ability to better image two common features that are observed in Earth’s seismic velocity structure: sharp changes in velocities that correspond to material boundaries, such as the Conrad and Moho discontinuities; and gradual changes in velocity that are associated with pressure and temperature distributions in the crust and mantle. We employ different penalty terms in the vertical and horizontal directions to refine the earthquake tomography. We utilize a vertical-direction (depth) penalty that takes the form of the l1-sum of the l2-norms of the second-order differences of the horizontal units in the vertical direction. This penalty is intended to represent sharp velocity changes caused by discontinuities by creating a piecewise linear depth profile of seismic velocity. We set a horizontal-direction penalty term on the basis of the l2-norm to express gradual velocity tendencies in the horizontal direction, which has been often used in conventional tomography methods. We use a synthetic data set to demonstrate that our method provides significant improvements over velocity structures estimated using conventional methods by obtaining stable estimates of both steep and gradual changes in velocity. We also demonstrate that our proposed method is robust to variations in the amplitude of the velocity jump, the initial velocity model, and the number of observed arrival times, compared with conventional approaches, and verify the adaptability of the proposed method to dipping discontinuities. Furthermore, we apply our proposed method to real seismic data in central Japan and present the potential of our method for detecting velocity discontinuities using the observed arrival times from a small number of local earthquakes. Graphical Abstract: [Figure not available: see fulltext.].

DOI： 10.1186/s40623-022-01600-x

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Journal of Food Science and Technology  

We discuss the modeling of temporal dominance of sensations (TDS) data, time series data appearing in sensory analysis, that describe temporal changes of the dominant taste in the oral cavity. Our aims were to obtain the transition process of attributes (tastes and mouthfeels) in the oral cavity, to express the tendency of dominance durations of attributes, and to specify factors (such as sex, age, food preference, dietary habits, and sensitivity to a particular taste) affecting dominance durations, simultaneously. To achieve these aims, we propose an analysis procedure applying models based on the semi-Markov chain and the negative binomial regression, one of the generalized linear models. By using our method, we can take differences among individual panelists and dominant attributes into account. We analyzed TDS data for milk chocolate with the proposed method and verified the performance of our model compared with conventional analysis methods. We found that our proposed model outperformed conventional ones; moreover, we identified factors that have effects on dominance durations. Results of an experiment support the importance of reflecting characteristics of panelists and attributes.

DOI： 10.1007/s13197-021-05260-9

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1186/s40623-021-01534-w

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1029/2020JB020269

開催年月日： 2025年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催地：早稲田大学   国名：日本国  

開催年月日： 2024年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：東京理科大学   国名：日本国  

開催年月日： 2024年8月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：大阪公立大学   国名：日本国  

開催年月日： 2023年9月 - 2024年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：京都大学, 京都府   国名：日本国  

開催年月日： 2023年8月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：大阪公立大学, 大阪府   国名：日本国  

担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等  

出版者・発行元：Journal of Food Science and Technology  

The article ‘‘Statistical modeling for temporal dominance of sensations data incorporating individual characteristics of panelists: an application to data of milk chocolate’’, written by Sumito Kurata, Reiko Kuroda and Fumiyasu Komaki was originally published electronically on the publisher’s internet portal on 24th September, 2021 without open access. With the author(s)’ decision to opt for Open Choice the copyright of the article changed on 4th October, 2021 to © The Author(s) 2021 and the article is forthwith distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. The original article has been updated.

DOI： 10.1007/s13197-021-05311-1

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種別：査読等 

外国語雑誌　査読論文数：3

種別：査読等 

外国語雑誌　査読論文数：1

種別：大会・シンポジウム等 

種別：査読等 

外国語雑誌　査読論文数：1

種別：査読等 

外国語雑誌　査読論文数：1

2024年12月12日（木）・13日（金）開催の、学外（産業界・行政機関・研究者・学生）向けの「産業数理統計チュートリアル」にて、「外れ値に頑健な推定法」の講義を担当した。

2023年12月14日（木）・15日（金）開催の、学外（産業界・行政機関・研究者・学生）向けの「産業数理統計チュートリアル」にて、「回帰の基礎、高次元線形回帰モデル」の講義を担当した。

対象：大学生,　大学院生,　教育関係者,　研究者,　社会人・一般,　学術団体,　企業,　行政機関

2023年度に引き続き、統計やデータサイエンス数学の専門家から学べる「産業数理統計チュートリアル」を開催します。
九州大学が推進する「脱炭素」「医療・健康」「環境・食料」の社会課題において、数理・データサイエンス・AIを学術的基盤とした研究のニーズが急速に高まっている中、マス・フォア・インダストリ研究所（IMI）に2022年4月に設置された産業数理統計研究部門では、統計分野を中核とする分野横断数理基盤の形成を目指し、統計学の学理を深めるとともに、社会や産業、諸分野の多様な課題の解決に貢献し、統計の若手中核の人材育成を行っています。

対象：大学生,　大学院生,　教育関係者,　研究者,　社会人・一般,　学術団体,　企業,　行政機関

種別：講演会

九州大学が推進する「脱炭素」「医療・健康」「環境・食料」の社会課題において、数理・データサイエンス・AIを学術的基盤とした研究のニーズが急速に高まっています。そこで、統計分野を中核とする分野横断数理基盤の形成を目指し、2022年4月にマス・フォア・インダストリ研究所（IMI）に産業数理統計研究部門が設置されました。産業数理統計研究部門では、統計学の学理を深めるとともに、社会や産業、諸分野の多様な課題の解決に貢献し、統計の若手中核の人材育成を行っています。とくに、データサイエンスや統計学を活用して産業や社会の課題解決に活躍できる次世代技術者の養成のため、チュートリアルを開催します。

受講対象者
業務でデータサイエンスや関連領域の知識や技術を必要とする産業界や行政機関の方々
研究で統計学を必要とする研究者や大学院生・学部生

対象：社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

種別：セミナー・ワークショップ

対象：社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

種別：その他