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大石 峰暉

役職

AI・データイノベーション教育研究センター 特任助教

略歴

2020.4-2020.9
広島大学 学術・社会連携室 特任助教
2020.10-
広島大学 AI・データイノベーション教育研究センター 特任助教
2021.3
広島大学 大学院理学研究科 数学専攻 博士課程後期修了 (博士(理学)取得)

主な研究内容

線形回帰モデルは最も基本的な統計モデルの一つで, ターゲットとなる変数 (目的変数) を, それに関係すると考えられる変数 (説明変数) と未知の係数 (回帰係数) の線形結合で表したものです. 例えば, 目的変数を住宅の価格とすると, 説明変数としては築年数・床面積・駅からの距離などが考えられます. 回帰係数を推定することで築年数や床面積などの説明変数を用いて住宅価格のような目的変数の予測をすることができ, 私は主にその推定法の一つである罰則付き最小二乗法を扱っています. 特に推定量の導出のためのアルゴリズムや, より良い推定量を得るためのチューニングパラメータの最適化法の研究をしています. また, 回帰係数を変化させる変化係数モデルや, より複雑な構造を持つノンパラメトリックモデルなども線形回帰モデルと同様の枠組みで扱うことができ, これらのモデルと罰則付き推定法を組み合わせて時空間データの解析も行っています. 時間や空間に依存したデータを時空間データと呼び, 具体的にはマンションの賃料の予測モデルの構築や海洋生物の生態系の調査を行っています.

主な研究業績

査読付き論文

  • Ohishi, M., Yanagihara, H. & Fujikoshi, Y. A fast algorithm for optimizing ridge parameters in a generalized ridge regression by minimizing a model selection criterion. Journal of Statistical Planning and Inference, 204, 187-205, 2020. DOI: 10.1016/j.jspi.2019.04.010
  • Ohishi, M., Yanagihara, H. & Kawano, S. Equivalence between adaptive-Lasso and generalized ridge estimators in linear regression with orthogonal explanatory variables after optimizing regularization parameters. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 72 (6), 1501-1516, 2020. DOI: 10.1007/s10463-019-00734-2
  • Ohishi, M., Yanagihara, H. & Wakaki, H. Optimization of generalized Cp criterion for selecting ridge parameters in generalized ridge regression. Smart Innovation, Systems and Technologies, 193, Intelligent Decision Technologies 2020: Proceedings of the 12th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies KES-IDT-2020 (eds. I. Czarnowski, R. J. Howlett & L. C. Jain), 267-278, 2020. DOI: 10.1007/978-981-15-5925-9_23
  • Ohishi, M. Ridge parameters optimization based on minimizing model selection criterion in multivariate generalized ridge regression. Hiroshima Mathematical Journal, 51 (2), 177-226, 2021. DOI: 10.32917/h2020104
  • Ohishi, M., Fukui, K., Okamura, K., Itoh, Y. & Yanagihara, H. Coordinate optimization for generalized fused Lasso. Communications in Statistics – Theory and Methods, 50 (24), 5955-5973, 2021. DOI: 10.1080/03610926.2021.1931888

受賞

  • 第15回日本統計学会春季集会ポスターセッション 優秀発表賞 (2021年3月).
  • 広島大学大学院理学研究科長賞 (2021年3月).