ゼミ情報

統計的モデリング手法の構築とその応用

私の研究室では、さまざまな分野で溢れているデータを分析するためのより発展的な統計的モデリング・機械学習手法について学習を進めています。ゼミの時間は、輪読形式による学習に加えて、サンプルデータや企業などから提供いただいたデータをR・Pythonを用いて実際に分析する経験を積んでいきます。応用分野は限定しません。データ分析のための知識と経験を深めつつ、実データに対する価値創造へ繋げていきます。

教員より

観測されたデータに内在する関係性を明らかにし、新たな知見を獲得するための統計的モデリング手法に関する研究を行っています。特に、経時的に測定されたデータの分析や変数選択のための方法が専門です。統計的モデリングは分野を問わず汎用的に用いることができる方法です。さまざまな分野のデータ分析を通して、新たな発見に貢献できればと考えています。

関連リンク

• 研究者総覧（松井秀俊）
• 松井秀俊WEB
• 滋賀大学シーズ集より「経時測定データに基づく統計的モデリング／スパース正則化を用いた変数選択法の構築」