役職
大学院先進理工系科学研究科 准教授, 総合科学部担当, AI・データイノベーション教育研究センター 研究員
略歴
2015.11
筑波大学 大学院数理物質科学研究科 数学専攻 博士後期課程修了
2015.10-2017.3
広島大学 大学院理学研究科 数学専攻 特任助教
2016.1-2016.2
Visiting Scholar, Department of Statistics, Stanford University (広島大学統計科学研究拠点によるサポートに依る)
2017.4-2019.3
広島大学 大学院理学研究科 数学専攻 助教
2019.4-
広島大学 大学院理学研究科 数学専攻 准教授 (組織改編のため，2020.4から所属が大学院先進理工系科学研究科に変更)
主な研究内容
統計的推測においては，正則条件と呼ばれる「良い」条件を仮定して議論を展開することが多く，これらの仮定により最尤推定量の漸近正規性などの重要な性質が証明されます．しかし，現実問題ではこれらの条件が成り立っていないことの方が多く，そのようなモデルは非正則モデルと呼ばれることがあります．私の主な研究対象はベイズ事後分布が漸近正規性を満たさないような非正則モデルであり，それらのモデルに対するベイズ推測の構造解明を目指して研究しています．例えば，打ち切りや切断を伴うデータに対して，これらのモデルは極めて重要で，経済や医学，環境問題などへの応用が期待されています．最近は，一般事後分布に基づく種々の構造をもつ大規模なデータに対するベイズモデリングにも興味があり，理論と計算の両面から「使える方法論」の開発に取り組んでいます．
主な研究業績
査読付き論文
- Hashimoto, S. & Koike, K. Bhattacharyya type information inequality for the Bayes risk. Communications in Statistics-Theory and Methods, 44 (24), 5513-5524, 2015. DOI: 10.1080/03610926.2013.810265
- Hashimoto, S. Moment matching priors for non-regular models. Journal of Statistical Planning and Inference, 203, 169-177, 2019. DOI: 10.1016/j.jspi.2019.03.009
- Hashimoto, S. & Sugasawa, S. Robust Bayesian regression with synthetic posterior distributions. Entropy, 22 (6), 661, 2020. DOI: 10.3390/e22060661
- Hashimoto, S. Reference priors via α-divergence for a certain non-regular model in the presence of a nuisance parameter. Journal of Statistical Planning and Inference, 213, 162-178, 2021. DOI: 10.1016/j.jspi.2020.11.007
- Hashimoto, S. Predictive probability matching priors for a certain non-regular model. Statistics and Probability Letters, 174, 109096, 2021. DOI: 10.1016/j.spl.2021.109096
著書
- ピーター・D・ホフ著（入江薫・菅澤翔之助・橋本真太郎訳）. 標準ベイズ統計学. 朝倉書店，東京, 2022.
受賞
- 筑波大学 茗溪会賞 (2013年3月)