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研究業績

研究論文

  • Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi, Hirokazu Yanagihara, Poisson regression with categorical explanatory variables via Lasso using the median as a baseline. Intelligent Decision Technologies, 2024年 (in press).
  • Rei Monden, Keito Horikawa, Isamu Nagai, Hirokazu Yanagihara, Coordinate descent algorithm of the group Lasso for selecting between-individual explanatory variables in the three-mode GMANOVA model, Intelligent Decision Technologies, 2024年 (in press).
  • Hirokazu Yanagihara, Sanai Shibayama, Non-parametric bias-reduction estimation of residual variance in varying coefficient regression model. Intelligent Decision Technologies, 2024年 (in press).
  • Takahiro Onizuka, Shintaro Hashimoto, Shonosuke Sugasawa, Locally adaptive spatial quantile smoothing: Application to monitoring crime density in Tokyo. Spatial Statistics, 59, 2024年.
  • Takahiro Onizuka, Fumiya Iwashige, Shintaro Hashimoto, Bayesian boundary trend filtering. Computational Statistics and Data Analysis, 191, 2024年.
  • Takahiro Onizuka, Shintaro Hashimoto, Shonosuke Sugasawa, Fast and locally adaptive Bayesian quantile smoothing using calibrated variational approximations. Statistics and Computing, 34:15, 2024年.
  • Hirokazu Yanagihara, Isamu Nagai, Keisuke Fukui, Yuta Hijikawa, Ridge parameter optimization using a modified Cp statistic in multivariate generalized ridge regression for the GMANOVA model. Procedia Computer Science (in press), 2023年.
  • Mineaki Ohishi, Hirokazu Yanagihara, Hirofumi Wakaki, Masahiko Ono, Stable estimation of the slant parameter in skew normal regression via an MM algorithm and ridge shrinkage. Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms (in press), 2023年.
  • Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi, Hirokazu Yanagihara, Spatio-temporal analysis of rates derived from count data using generalized fused Lasso Poisson model. Intelligent Decision Technologies, 352, 225-234, 2023年5月30日.
  • Rei Monden, Isamu Nagai, Hirokazu Yanagihara, Implications of the usage of three-mode principal component analysis with a fixed polynomial basis. Intelligent Decision Technologies, 352, 214-224, 2023年5月30日.
  • Keito Horikawa, Isamu Nagai, Rei Monden, Hirokazu Yanagihara, Estimation algorithms for MLE of three-mode GMANOVA model with Kronecker product covariance matrix. Intelligent Decision Technologies, 352, 203-213, 2023年5月30日.
  • Mineaki Ohishi, Koki Kirishima, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh, Hirokazu Yanagihara, Geographically weighted sparse group Lasso: local and global variable selections for GWR. Intelligent Decision Technologies, 352, 183-192, 2023年5月30日.
  • Hirokazu Yanagihara, Isamu Nagai, Keisuke Fukui, Yuta Hijikawa, Modified Cp criterion in widely applicable models. Intelligent Decision Technologies, 352, 173-182, 2023年5月30日.
  • Ryoya Oda, Kick-one-out-based variable selection method using ridge-type Cp criterion in high-dimensional multi-response linear regression models. Proceedings of the 15th KES-IDT 2023 Conference (eds. Czarnowski, I., Howlett, R. J. & Jain, L. C.), Smart Innov. Syst. Tec., 352, 193-202, 2023年4月05日.
  • Yasuyuki Hamura, Takahiro Onizuka, Shintaro Hashimoto, Shonosuke Sugasawa, Sparse Bayesian inference on gamma-distributed observations using shape-scale inverse-gamma mixtures. Bayesian Anal. Advance Publication 1-21, 2022年12月22日.
  • Ryoya Oda, Mineaki Ohishi, Yuya Suzuki, Hirokazu Yanagihara, An ℓ2,0-norm constrained matrix optimization via extended discrete first-order algorithms. Hiroshima Mathematical Journal 53(3) (in press) 2023年.
  • Kyohei Mochizuki, Hirokazu Yanagihara, Confidence intervals in multiple linear regression conditioned on the selected model via the kick-one-out method. International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms, 7(2), 95-114, 2022年.
  • Jun Kawakami, Shintaro Hashimoto, Approximate gibbs sampler for Bayesian huberized lasso. Journal of Statistical Computation and Simulation, 93(1), 128-162, 2022年7月10日.
  • Mineaki Ohishi, Mariko Yamamura, Hirokazu Yanagihara, Coordinate descent algorithm of generalized fused Lasso logistic regression for multivariate trend filtering. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 5(2), 535-551, 2022年6月2日.
  • Ken-ichi Kamo, Hirokazu Yanagihara, Ridge estimate application to growth function. FORMATH 20, 20.002.1-12, 2021年9月7日.
  • Mineaki Ohishi, Keisuke Fukui, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh, Hirokazu Yanagihara, Coordinate optimization for generalized fused Lasso. Communications in Statistics – Theory and Methods, 50(24), 5955-5973, 2021年7月16日.

研究発表

※二重線は発表者，下線は本研究グループの共著者

  • 鬼塚 貴広，境界トレンドのベイズ推定について. 岡山統計研究会第182回研究会，2024年3月15日. ※優秀賞を受賞
  • 岩重 文也，有限混合モデルの混合事前分布を用いた確率的ブロックモデルのベイズ推測. 岡山統計研究会第182回研究会，2024年3月15日. ※プレゼン賞を受賞
  • 鬼塚 貴広，ベイズ法による外れ値に頑健なグラフィカルモデル. 第18回日本統計学会春季集会，2024年3月09日. ※センター長賞および優秀発表賞を受賞
  • Ryoya Oda, Asymptotic loss efficiency of a model selection criterion in a high-dimensional GMANOVA model, 統計数理研究所 共同利用 2023 年度 重点型研究 研究集会「高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合」, 2024年3月08日.
  • Rei Monden, Keito Horikawa, Isamu Nagai, Hirokazu Yanagihara, An estimation algorithm for three-mode GMANOVA. 統計数理研究所 共同利用 2023年度 重点型研究 研究集会「高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合」, 2024年3月08日.
  • 鬼塚 貴広, Robust Bayesian graphical modeling using gamma-divergence. RIMS研究会「確率モデルと統計的推測」, 2024年3月06日.
  • 岩重 文也，ノンパラメトリックベイズ法を用いたネットワークデータのコミュニティ検出. RIMS研究会「確率モデルと統計的推測」, 2024年3月06日.
  • Shinpei Imori, On classification problem based on Fréchet distance with auxiliary variables. Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting (IMS-APRM) 2024, 2024年1月07日.
  • Takahiro Onizuka, Spatio-temporal additive model via spatial clustering and the application for the body condition analysis of common minke whales (Balaenoptera acutorostrata acutorostrata) in the Northeast Atlantic. Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting (IMS-APRM) 2024, 2024年1月07日.
  • 堀川 慧斗, 永井 勇, 門田 麗, 栁原 宏和, GMANOVAモデルの３相データへの拡張. 科研費シンポジウム「データサイエンスにおける統計的理論・方法論の新展開」, 2023年11月13日.
  • 柴山 佐内, 栁原 宏和, 線形予測値で表される多変量回帰モデルにおける修正 Cp規準. 科研費シンポジウム「データサイエンスにおける統計的理論・方法論の新展開」, 2023年11月13日.
  • 岩重 文也, 有限混合モデルの混合事前分布を用いた確率的ブロックモデルのベイズ推測. 科研費シンポジウム「データサイエンスにおける統計的理論・方法論の新展開」, 2023年11月13日.
  • 石原 政佳, 福井 敬祐, 冨田 哲治, がん死亡に対する出生コホート効果の柔軟な検出. 日本計算機統計学会 第37回シンポジウム, 2023年11月12日.（学生研究発表賞を受賞）
  • 鬼塚 貴広, 橋本 真太郎, ガンマダイバージェンスに基づくベイジアングラフィカルモデル. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月06日.
  • 岩重 文也, 鬼塚 貴広, 橋本 真太郎, 有限混合モデルの混合事前分布を用いた次数修正確率的ブロックモデルのベイズ推定. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月06日.
  • 桐島 功希, 大石 峰暉, 小田 凌也, 栁原 宏和, 説明変数の個数が標本数を越える場合での一般化リッジ回帰におけるリッジパラメータ最適化法の比較. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月04日.
  • 小野 真彦, 栁原 宏和, 加茂 憲一, L1罰則付き最小二乗法による成長関数の推定. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月04日.
  • 柴山 佐内, 栁原 宏和, 線形予測値で表される多変量回帰モデルにおける修正Cp規準. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月04日.
  • 堀川 慧斗, 永井 勇, 門田 麗, 栁原 宏和, Estimation methods for three-mode GMANOVA model with the Kronecker structured covariance matrix. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月06日.
  • 門田 麗, 栁原 宏和, 永井 勇, Semiparametric estimation for three-mode principal component analysis applied to longitudinal data. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月06日.
  • 小田 凌也, 栁原 宏和, サンプル間に相関をもつ場合の2標本検定. 2023年度統計関連学会連合大会, 2023年9月06日.
  • K. Kirishima, M. Ohishi, H. Yanagihara, Comparison of prediction methods for spatial data using real estate data. 25th International Conference on Computational Statistics (CompStat 2023), 2023年8月25日.
  • 橋本 真太郎, 非正則な統計モデルに対するベイズ予測のための確率一致事前分布. 科研費シンポジウム「ベイズモデリングの最近の展開」, 2023年8月22日.
  • 石原 政佳, 喫煙率に対する変化係数モデルを用いた出生コホート効果の推定. 第64回日本社会医学会総会, 2023年7月30日.（ヤングリサーチャー賞を受賞）
  • Fumiya Iwashige, Bayesian boundary trend filtering, 2023 EAC ISBA Conference, 2023年6月24日.
  • Hirokazu Yanagihara, Isamu Nagai, Keisuke Fukui, Yuta Hijikawa, Modified Cp criterion in widely applicable models. 15th International KES Conference（KES-IDT-23）, 2023年6月14日.
  • Ryoya Oda, Kick-one-out-based variable selection method using ridge-type Cp criterion in high-dimensional multi-response linear regression models. 15th International KES Conference（KES-IDT-23）, 2023年6月14日.
  • Keito Horikawa, Isamu Nagai, Rei Monden, Hirokazu Yanagihara, Estimation algorithms for MLE of three-mode GMANOVA model with Kronecker product covariance matrix. 15th International KES Conference（KES-IDT-23）, 2023年6月14日.
  • Rei Monden, Isamu Nagai, Hirokazu Yanagihara, Implications of the usage of three-mode principal component analysis with a fixed polynomial basis. 15th International KES Conference（KES-IDT-23）, 2023年6月14日.
  • Hirokazu Yanagihara, Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi, Keisuke Fukui, Hiroko Solvang, Niles Øien, Tore Haug, Estimation of spatial effects by generalized fused Lasso for nonuniformly sampled spatial data using body condition data set from common minke whales. IMR-Waseda Workshop: Advances in Pragmatic Computational Methodologies for Fish Stock Assessment, Human Impact, and Environmental Factor on Marine Ecosystems, 2023年3月29日.
  • 小田 凌也, 多変量モデルにおける複合型高次元漸近理論を用いたモデル選択基準の漸近損失有効性. 研究集会「多変量統計学・統計的モデル選択の新展開」, 2023年3月17日.
  • 若木 宏文, MANOVA検定統計量の漸近展開と誤差評価について. 研究集会「多変量統計学・統計的モデル選択の新展開」, 2023年3月17日.
  • 伊森 晋平, Frechet距離に基づく分類と補助変数について. 研究集会「多変量統計学・統計的モデル選択の新展開」, 2023年3月16日.
  • 鬼塚 貴広, Bayesian boundary smoothing via trend filtering. RIMS研究集会「種々の統計的モデルにおける推測方式の有効性」, 2023年3月06日.
  • 橋本 真太郎, Sparse Bayesian inference on gamma-distributed observation. 科研費シンポジウム「大規模複雑データの理論と方法論～新たな発展と関連分野への応用～」, 2022年11月05日.
  • 鬼塚 貴広, 分位点のベイズ的平滑化とその妥当な信用区間の構成について. 科研費シンポジウム「大規模データ解析の統計的方法論の展開」, 2022年9月16日.
  • 伊森 晋平, 高次元多変量線形回帰モデルにおける変数選択について. 日本数学会2022年度秋季総合分科会特別講演, 2022年9月15日.
  • 小田 凌也, 栁原 宏和, 高次元 GMANOVA モデルにおける予測のための一般化 Cp 規準の漸近性質. 2022年度統計関連学会連合大会, 2022年9月07日.
  • 柴山 佐内, 栁原 宏和, 予測値がハット行列で表されるモデルの修正Cp規準. 2022年度統計関連学会連合大会, 2022年9月07日.
  • 鬼塚 貴広, 橋本 真太郎, 菅澤 翔之助, 補正した変分近似による高速な分位点平滑化. 2022年度統計関連学会連合大会, 2022年9月06日.
  • 小野 真彦, 栁原 宏和, 加茂 憲一, 微分形式を利用した林木成長関数の推定と選択. 2022年度統計関連学会連合大会, 2022年09月05日.
  • 大石 峰暉, 永井 勇, 小田 凌也, 栁原 宏和, 階層的グループ Lasso による GMANOVA モデルの変数選択と次数選択. 2022年度統計関連学会連合大会, 2022年9月05日.
  • 橋本 真太郎, 羽村 靖之, 鬼塚 貴広, 菅澤 翔之助, Bayesian sparse signal recovery for high-dimensional positive-valued data using shape-scale inverse-gamma mixtures. 2022年度統計関連学会連合大会国際セッション（2022 JSS-KSS-CSA Joint Sessions）, 2022年9月05日.
  • 鬼塚 貴広, 橋本 真太郎, 菅澤 翔之助, Bayesian quantile trend filtering on graphs. 2022年国際ベイズ分析学会東アジア大会(EAC-ISBA 2022)招待セッション, 2022年7月09日.
  • 橋本 真太郎, Approximate gibbs sampler for Bayesian huberized lasso regression. 日本計算機統計学会第36回大会特別セッション, 2022年5月21日.
  • 鬼塚 貴広, 橋本 真太郎, Global-local shrinkage priors for positive-valued data. 2022年度応用統計学会年会, 2022年5月12日.
  • Jun Kawakami, Shintaro Hashimoto, Approximate gibbs sampler for Bayesian huberized lasso. RIMS共同研究による研究会「ベイズ法と統計的推測」, 2022年4月28日.
  • 鬼塚 貴広, Bayesian quantile trend filtering on graphs. 日本行動計量学会 岡山地域部会第76回研究会, 2022年3月06日.（優秀賞を受賞）
  • 入山 海渡, マンションの賃料の予測の為の回帰モデルの比較. 日本行動計量学会 岡山地域部会第76回研究会, 2022年3月06日.
  • 小野 真彦 歪正規分布に基づく重回帰モデルのスパース推定. 日本行動計量学会 岡山地域部会第76回研究会, 2022年3月06日.
  • 若木 宏文, 大標本・高次元漸近展開と誤差評価. 第16回日本統計学会春季大会, 2022年3月05日.
  • 栁原 宏和, GICと GCp : 高次元漸近理論の下での漸近性質の比較. 第16回日本統計学会春季大会, 2022年3月05日.
  • 鬼塚 貴広, Bayesian quantile trend filtering on graphs. 第16回日本統計学会春季大会,　2022年3月05日.
  • 大石 峰暉, 岡村 健介, 伊藤 嘉道, 栁原 宏和, Generalized fused Lassoによる説明変数のカテゴリの最適化. 2021年度統計関連学会連合大会, 2021年9月08日.
  • Ryoya Oda, Hirokazu Yanagihara, A consistent variable selection method with GIC in multivariate linear regression even when dimensions are large, 4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2021), 2021年6月30日.
  • Hirokazu Yanagihara, Ryoya Oda, Coordinate descent algorithm for normal-likelihood-based group Lasso in multivariate linear regression. The 13th International KES Conference, IDT-21. Virtual, 2021年6月16日.
  • Mineaki Ohishi, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh, Hirokazu Yanagihara, Optimizations for categorizations of explanatory variables in linear regression via generalized fused Lasso. The 13th International KES Conference, IDT-21. Virtual, 2021年6月16日.
  • Ryoya Oda, Hirokazu Yanagihara, A consistent likelihood-based variable selection method in normal multivariate linear regression. 13th International KES Conference, IDT-21, Virtual, 2021年6月16日.
  • Hirokazu Yanagihara, Ryoya Oda, Coordinate descent algorithm for normal-likelihood-based group Lasso in multivariate linear regression. 13th International KES Conference, IDT-21, Virtual, 2021年6月16日.
  • 大石 峰暉, ロジスティック回帰モデルにおける generalized fused Lasso の座標降下法. 第15回日本統計学会春季集会, 2021年3月8日.
  • 望月 教平, Post-selection inference for linear regression via KOO method with general-formed variable selection criterion. 第15回日本統計学会春季集会, 2021年3月8日.
  • 小野 真彦, 歪正規線形回帰モデルのパラメータ推定. 日本行動計量学会 岡山地域部会第74回研究会, 2021年3月06日.
  • 沖野 愛弓,『総合的な探究の時間』のESD授業計画. 日本行動計量学会 岡山地域部会第74回研究会, 2021年3月06日.
  • 入山 海渡, ロジスティック回帰モデルでのL1罰則付き推定法. 日本行動計量学会 岡山地域部会第74回研究会, 2021年3月06日.
  • 望月 教平, Post-selection inference for linear regression via KOO method with general-formed variable selection criterion. 日本行動計量学会 岡山地域部会第74回, 2021年3月06日.（学生発表プレゼン賞を受賞）

統計相談・社会貢献

共著論文（統計相談）

  • 尾原健太, 氏間和仁, 小田凌也, 福井敬祐, デジタル・リーディングにおけるスクロール方略の分類と判別アルゴリズムの検討. 日本教育工学会論文誌, 47, 197-205, 2023.
    DOI: https://doi.org/10.15077/jjet.46065
  • Ito, Y., Fukui, K. & Oda, R., Interactions between junior high school students and young children in home economics class: an examination from students’ feelings toward young children. Journal of Home Economics of Japan, 74, 363-377, 2023.
    DOI: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jhej/74/7/74_363/_article/-char/ja

謝辞掲載論文（統計相談）

  • Kishita R., Miyaguchi H., Ohura T., Arihisa K., Matsushita W., Ishizuki C., Fall risk prediction ability in rehabilitation professionals: structural equation modeling using time pressure test data for Kiken-Yochi Training. PeerJ 12:e16724, 2024.
    DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.16724
  • Watanabe, M., Toward Synergies Between Peace and Sustainability: Using Institutional Research Data to Explore the Diversity of Participants in SDG-Related Research. In: Sharifi, A., Simangan, D., Kaneko, S. (eds) Bridging Peace and Sustainability Amidst Global Transformations. World Sustainability Series. Springer, Singapore, 2023.
    DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-99-7572-3_2
  • Fujiyoshi, S., Yarimizu, K., Fuenzalida, G., Campos, M., Rilling, J.-I., Acuña, J. J.,… Maruyama,F., Monitoring bacterial composition and assemblage in the Gulf of Corcovado, southern Chile: bacteria associated with harmful algae. Current Research in Microbial Sciences, 100194, 2023.
    DOI: https://doi.org/10.1016/j.crmicr.2023.100194
  • Yamada H, Neshige S, Nonaka M, Takebayashi Y, Ishibashi H, Motoda A, Aoki S, Yamazaki Y, Maruyama H., On-scene time delays for epileptic seizures in emergencies during a social pandemic: A population-based study. Epilepsy Behav. 2023 May;142:109211. Epub 2023 Apr 22. PMID: 37088065; PMCID: PMC10122515.
    DOI: https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2023.109211
  • Shuichiro Neshige, Shiro Aoki, Tomohisa Nezu, Masahiro Nakamori, Yu Yamazaki, Tomohiko Ohshita, Hirofumi Maruyama, Are patients with Parkinson’s disease at a lower risk of catching thecommon cold? Propensity score matching, Parkinsonism and Related Disorders, 106,105227, 2023.
    DOI: https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2022.11.019
  • 成利楽, 日本語教師の成長ニーズと関連要因ー中国の大学日本語教師を対象に. 広島大学2022年度学位論文, 2022.
  • Chiaki Inoue, Yuri Hashimoto, Yoko Nakatani and Mitsuko Ohira, Smartphone use during breastfeeding and its impact on mother-infant interaction and maternal responsiveness: Within-subject design. Nursing & Health Sciences, 2022.
    DOI: https://doi.org/10.1111/nhs.12918
  • Kimiko Takebayashi-Suzuki, Misa Uchida, Atsushi Suzuki, Zbtb21 is required for the anterior-posterior patterning of neural tissue in the early Xenopus embryo. Biochemical and Biophysical Research Communications, 630(19), 190-197, 2022.
    DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2022.09.048
  • Kazuhito Ujima, Conditions for digital reading suitable for readers with impaired vision: Effect of font size and layout. ICETC ’22: Proceedings of the 14th International Conference on Education Technology and Computers, 581–586, 2022.
    DOI: https://doi.org/10.1145/3572549.3572642

研究指導（統計相談）

  • 池田学園池田高等学校 科学思考班①, 伊居太神社日記の天気記録で江戸時代の天候を復元してわかったこと. 令和５年度九州高等学校生徒理科研究発表大会, 2023年12月23日-24日. ※優秀賞（2位）を受賞（関連URL）
  • 池田学園池田高等学校 科学思考班①, 「伊居太神社日記」の天気記録で江戸時代の天候を復元してわかったことー2つの古文書をつなぐ試みー. WWL鹿児島研修・SSHコンソーシアム合同研修, 2023年10月23日.（関連URL）
  • 池田学園池田高等学校 科学思考班①, 古文書のデータ分析に必要な重回帰分析およびピアニの方法の特別研修（担当: 小田・栁原・福井・打越）.  2023年8月18日.（関連URL）
  • 池田学園池田高等学校 科学思考班①, 「稲束家日記」の天候記述で江戸時代の気象を復元する. 令和5年度（2023年度）スーパーサイエンスハイスクール生徒研究発表会, 2023年8月10日. ※全国ベスト6入賞・審査委員長賞受賞（関連URL）
  • 池田学園池田高等学校 科学思考班①, 「稲束家日記」の天候記述で江戸時代の気象を復元する. 第47回全国高等学校総合文化祭(2023かごしま総文祭)自然科学部門ポスター発表, 2023年7月31日. ※文化庁長官賞を受賞（関連URL）

社会貢献

  • 小田 凌也, 小野 真彦, 福井 敬祐, 稲川 敬介, 小笠原 悠, 現在の需要分布に合わせた消防車両と隊員の最適配備～サスティナブルな消防力50年計画を目指して～. 東広島市×広島大学Town & Gown Office COMMONプロジェクト, 2023年度. （関連URL）
  • 橋本 真太郎, 一般化ベイズ法を用いた統計的推測 ～Stanを用いた演習を通して一般化ベイズ法を学ぶ～. 株式会社Nospare, 2024年1月17日. ※セミナーを提供
  • 栁原 宏和, スパース推定を用いた空間効果の推定. 知を鍛えるー広大名講義100選ー, 2023年10月06日. ※講義提供（関連URL）
  • 橋本 真太郎, 不確実性を評価する. 高校生向け講義動画サイト夢ナビ, 2023年8月23日. ※講義提供（関連URL）
  • 福井 敬祐, 統計ソフトR Studio講座. 中国電力株式会社社員対象, 2022年10月16日~2022年11月30日（全6回）. ※講義提供（関連URL）
  • 橋本 真太郎, 標準ベイズ統計学. 朝倉書店, 2022年6月20日. ※訳を担当 （関連URL）
  • 栁原 宏和, クラスタリング～データサイエンスの中の数学～. 学校法人福山暁の星学院中学・高等学校による研究室訪問, 2022年3月25日. ※模擬授業を提供（関連URL）