Basic Information

Faculty

• 工学部

Concurrent Affiliation

• Center for the Promotion of Interdisciplinary Education and Research (C-PiER), 人工知能研究ユニット, ユニット長

Professional Memberships

• 応用統計学会
• 日本統計学会
• 日本進化学会

Academic Degree

• 修士（工学）(東京大学)
• 博士（工学）(東京大学)

Research History

• From Apr. 2017, To Present

  Kyoto University, Graduate School of Informatics, Professor
• From Sep. 2016, To Mar. 2022

  RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Team Leader
• From Apr. 2012, To Mar. 2017

  Osaka University, Graduate School of Engineering Science, Professor
• From Apr. 2007, To Mar. 2012

  Tokyo Institute of Technology, Department of Mathematical and Computing Sciences, Associate Professor
• From May 2005, To Mar. 2007

  Tokyo Institute of Technology, Department of Mathematical and Computing Sciences, Associate Professor
• From Jun. 2002, To Apr. 2005

  Tokyo Institute of Technology, Department of Mathematical and Computing Sciences, Senior Lecturer
• From Jul. 1996, To May 2002

  Institute of Statistical Mathematics, Department of Prediction and Control, Assistant Professor
• From Jul. 1999, To Jan. 2001

  Stanford University, Department of Statistics, Visiting Scholar
• From Apr. 1995, To Jun. 1996

  University of Tokyo, Faculty of Engineering, Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science
• From Oct. 1995, To Mar. 1996

  University of Washington, Department of Genetics, post-doc at Felsenstein laboratory
• From Apr. 2022, To Present

  RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Visiting Scientist

ID,URL

• ORCID ID

  0000-0002-3371-7724

• J-Global ID

  200901052189192175

• Researcher ID

  B-9127-2008

• External link

  http://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp

Website(s) (URL(s))

• http://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp

researchmap URL

• https://researchmap.jp/read0102069

Research

Research Interests

• Mathematical Statistics
• Machine Learning
• バイオインフォマティクス
• 統計科学
• Bioinformatics
• Statistics

Research Areas

• Informatics, Statistical science

Papers

• Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA

  Hiroaki Yamagiwa; Momose Oyama; Hidetoshi Shimodaira

  EMNLP 2023 - 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings, 22 May 2023

  
• 3D Rotation and Translation for Hyperbolic Knowledge Graph Embedding

  Yihua Zhu; Hidetoshi Shimodaira

  EACL 2024 - 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, 22 May 2023

  
• Norm of Word Embedding Encodes Information Gain

  Momose Oyama; Sho Yokoi; Hidetoshi Shimodaira

  EMNLP 2023 - 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings, 19 Dec. 2022

  
• Selective inference after feature selection via multiscale bootstrap

  Yoshikazu Terada; Hidetoshi Shimodaira

  25 May 2019

  
• Computing p-values of LiNGAM outputs via Multiscale Bootstrap

  Yusuke Komatsu; Shohei Shimizu; Hidetoshi Shimodaira

  16 Sep. 2009

  
• Improving word mover's distance by leveraging self-attention matrix.

  Hiroaki Yamagiwa; Sho Yokoi; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2022

  
• Selective inference after feature selection via multiscale bootstrap

  Terada, Y.; Shimodaira, H.

  Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2023

  
• Improving Nonparametric Classification via Local Radial Regression with an Application to Stock Prediction.

  Ruixing Cao; Akifumi Okuno; Kei Nakagawa; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2021

  
• A Hypergraph Approach for Estimating Growth Mechanisms of Complex Networks

  Inoue, M.; Pham, T.; Shimodaira, H.

  IEEE Access, 2022

  Access this paper :

  
• Revisiting Additive Compositionality: AND, OR and NOT Operations with Word Embeddings.

  Masahiro Naito; Sho Yokoi; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2021

  
• Non-parametric estimation of the preferential attachment function from one network snapshot

  Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.

  Journal of Complex Networks, 18 Sep. 2021

  
• Joint estimation of non-parametric transitivity and preferential attachment functions in scientific co-authorship networks

  Inoue, M.; Pham, T.; Shimodaira, H.

  Journal of Informetrics, Aug. 2020

  
• Hyperlink regression via Bregman divergence

  Okuno, A.; Shimodaira, H.

  Neural Networks, Jun. 2020, Peer-reviewed

  
• Stochastic Neighbor Embedding of Multimodal Relational Data for Image-Text Simultaneous Visualization.

  Morihiro Mizutani; Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2020

  
• Extrapolation Towards Imaginary 0-Nearest Neighbour and Its Improved Convergence Rate.

  Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2020

  
• Extrapolation Towards Imaginary 0-Nearest Neighbour and Its Improved Convergence Rate.

  Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  Advances in Neural Information Processing Systems 33: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2020(NeurIPS), 2020

  
• More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection.

  Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira

  The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2020

  
• Hyperlink regression via Bregman divergence.

  Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  Neural Networks, 2020

  
• Spectral graph-based method of multimodal word embedding

  Kazuki Fukui; Takamasa Oshikiri; Hidetoshi Shimodaira

  Proceedings of TextGraphs@ACL 2017: The 11th Workshop on Graph-Based Methods for Natural Language Processing, 2020, Peer-reviewed

  
• Robust graph embedding with noisy link weights

  Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  AISTATS 2019 - 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020, Peer-reviewed

  
• Graph embedding with shifted inner product similarity and its improved approximation capability

  Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira

  AISTATS 2019 - 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020, Peer-reviewed

  
• PAFit: An R package for the non-parametric estimation of preferential attachment and node fitness in temporal complex networks

  Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.

  Journal of Statistical Software, 2020, Peer-reviewed

  Access this paper :

  
• An information criterion for auxiliary variable selection in incomplete data analysis

  Imori, S.; Shimodaira, H.

  Entropy, 01 Mar. 2019, Peer-reviewed

  
• More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection.

  Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2019, Peer-reviewed

  
• Joint Estimation of the Non-parametric Transitivity and Preferential Attachment Functions in Scientific Co-authorship Networks.

  Masaaki Inoue; Thong Pham; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2019, Peer-reviewed

  
• Representation Learning with Weighted Inner Product for Universal Approximation of General Similarities.

  Geewook Kim; Akifumi Okuno; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2019, Peer-reviewed

  
• Robust Graph Embedding with Noisy Link Weights.

  Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2019, Peer-reviewed

  
• Segmentation-free compositional n-gram embedding

  Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira

  NAACL HLT 2019 - 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies - Proceedings of the Conference, 2019, Peer-reviewed

  
• Representation learning with weighted inner product for universal approximation of general similarities

  Geewook Kim; Akifumi Okuno; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira

  IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019, Peer-reviewed

  
• An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence

  Shimodaira, H.; Maeda, H.

  Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Apr. 2018, Peer-reviewed

  
• Transitivity vs Preferential Attachment: Determining the Driving Force Behind the Evolution of Scientific Co-Authorship Networks

  Masaaki Inoue; Thong Pham; Hidetoshi Shimodaira

  Springer Proceedings in Complexity, 2018, Peer-reviewed

  
• Graph Embedding with Shifted Inner Product Similarity and Its Improved Approximation Capability.

  Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2018, Peer-reviewed

  
• Segmentation-free compositional n-gram embedding.

  Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2018, Peer-reviewed

  
• On representation power of neural network-based graph embedding and beyond.

  Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2018, Peer-reviewed

  
• A Probabilistic framework for multi-view feature learning with many-to-many associations via neural networks

  Akifumi Okuno; Tetsuya Hada; Hidetoshi Shimodaira

  35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018, 2018, Peer-reviewed

  
• Word-like character n-gram embedding.

  Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira

  Proceedings of the 4th Workshop on Noisy User-generated Text, NUT@EMNLP 2018, Brussels, Belgium, November 1, 2018, 2018, Peer-reviewed

  
• PAFit: An R Package for Modeling and Estimating Preferential Attachment and Node Fitness in Temporal Complex Networks.

  Thong Pham; Paul Sheridan; Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2017, Peer-reviewed

  
• Joint estimation of preferential attachment and node fitness in growing complex networks

  Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.

  Scientific Reports, 07 Sep. 2016, Peer-reviewed

  
• Image and tag retrieval by leveraging image-group links with multi-domain graph embedding

  Kazuki Fukui; Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira

  Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 03 Aug. 2016, Peer-reviewed

  
• Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights

  Shimodaira, H.

  Neural Networks, 01 Mar. 2016, Peer-reviewed

  
• Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights

  Hidetoshi Shimodaira

  Neural Networks, Mar. 2016, Peer-reviewed

  
• Cross-lingualword representations via spectral graph embeddings

  Takamasa Oshikiri; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira

  54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2016 - Short Papers, 2016, Peer-reviewed

  
• PAFit: A statistical method for measuring preferential attachment in temporal complex networks

  Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.

  PLoS ONE, 17 Sep. 2015, Peer-reviewed

  
• ESTIMATING SCALE-FREE NETWORKS VIA THE EXPONENTIATION OF MINIMAX CONCAVE PENALTY

  Hirose Kei; Ogura Yukihiro; Shimodaira Hidetoshi

  JOURNAL JAPANESE SOCIETY OF COMPUTATIONAL STATISTICS, 2015, Peer-reviewed

  
• Higher-order accuracy of multiscale-double bootstrap for testing regions

  Shimodaira, H.

  Journal of Multivariate Analysis, Sep. 2014, Peer-reviewed

  
• Erratum: Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation (Journal of Biological Chemistry (2014) 289:30 (20491))

  Nagashima, T.; Shimodaira, H.; Ide, K.; Nakakuki, T.; Tani, Y.; Takahashi, K.; Yumoto, N.; Hatakeyama, M.

  Journal of Biological Chemistry, 25 Jul. 2014, Peer-reviewed

  
• Special issue on model selection and high dimensional data reduction

  Ahmed, S.E.; Claeskens, G.; Shimodaira, H.; Van Aelst, S.

  Computational Statistics and Data Analysis, 2014, Peer-reviewed

  
• Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation (vol 282, pg 4045, 2007)

  Nagashima, Takeshi; Shimodaira, Hidetoshi; Ide, Kaori; Nakakuki, Takashi; Tani, Yukitaka; Takahashi, Kaoru; Yumoto, Noriko; Hatakeyama, Mariko

  Journal of Biological Chemistry, 2014, Peer-reviewed

  
• Measuring preferential attachment in growing networks with missing-timelines using Markov chain Monte Carlo

  Sheridan, P.; Yagahara, Y.; Shimodaira, H.

  Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 15 Oct. 2012, Peer-reviewed

  
• Multiscale bagging and its applications

  Shimodaira, H.; Kanamori, T.; Aoki, M.; Mine, K.

  IEICE Transactions on Information and Systems, Oct. 2011, Peer-reviewed

  
• Frequentist and bayesian measures of confidence via multiscale bootstrap for testing three regions

  Shimodaira, H.

  Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Feb. 2010, Peer-reviewed

  
• Assessing statistical reliability of LiNGAM via multiscale bootstrap

  Komatsu, Y.; Shimizu, S.; Shimodaira, H.

  Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2010, Peer-reviewed

  
• A Scale-Free Structure Prior for Graphical Models with Applications in Functional Genomics

  Sheridan, P.; Kamimura, T.; Shimodaira, H.

  PLoS ONE, 2010, Peer-reviewed

  
• On scale-free prior distributions and their applicability in large-scale network inference with Gaussian graphical models

  Sheridan, P.; Kamimura, T.; Shimodaira, H.

  Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, 2009, Peer-reviewed

  
• A preferential attachment model with Poisson growth for scale-free networks

  Sheridan, P.; Yagahara, Y.; Shimodaira, H.

  Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Dec. 2008, Peer-reviewed

  
• Testing regions with nonsmooth boundaries via multiscale bootstrap

  Shimodaira, H.

  Journal of Statistical Planning and Inference, 01 May 2008, Peer-reviewed

  
• Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation

  Nagashima, T.; Shimodaira, H.; Ide, K.; Nakakuki, T.; Tani, Y.; Takahashi, K.; Yumoto, N.; Hatakeyama, M.

  Journal of Biological Chemistry, 09 Jan. 2007, Peer-reviewed

  
• Pvclust: An R package for assessing the uncertainty in hierarchical clustering

  Suzuki, R.; Shimodaira, H.

  Bioinformatics, 15 Jun. 2006, Peer-reviewed

  
• Parallelization of phylogenetic tree inference using grid technologies

  Yo Yamamoto; Hidemoto Nakada; Hidetoshi Shimodaira; Satoshi Matsuoka

  Lecture Notes in Bioinformatics (Subseries of Lecture Notes in Computer Science), 2005, Peer-reviewed

  
• Approximately unbiased tests of regions using multistep-multiscale bootstrap resampling

  Shimodaira, H.

  Annals of Statistics, Dec. 2004, Peer-reviewed

  
• Mitochondrial genome variation in Eastern Asia and the peopling of Japan

  Tanaka, M.; Cabrera, V.M.; Gonz{\'a}lez, A.M.; Larruga, J.M.; Takeyasu, T.; Fuku, N.; Guo, L.-J.; Hirose, R.; Fujita, Y.; Kurata, M.; Shinoda, K.-I.; Umetsu, K.; Yamada, Y.; Oshida, Y.; Sato, Y.; Hattori, N.; Mizuno, Y.; Arai, Y.; Hirose, N.; Ohta, S.; Ogawa, O.; Tanaka, Y.; Kawamori, R.; Shamoto-Nagai, M.; Maruyama, W.; Shimokata, H.; Suzuki, R.; Shimodaira, H.

  Genome Research, Oct. 2004, Peer-reviewed

  
• Active learning algorithm using the maximum weighted log-likelihood estimator

  Kanamori, T.; Shimodaira, H.

  Journal of Statistical Planning and Inference, 01 Sep. 2003, Peer-reviewed

  
• On the isotonic range statistic for testing against an ordered alternative

  Kuriki, S.; Shimodaira, H.; Hayter, T.

  Journal of Statistical Planning and Inference, 01 Jul. 2002, Peer-reviewed

  
• An approximately unbiased test of phylogenetic tree selection

  Shimodaira, H.

  Systematic Biology, Jun. 2002, Peer-reviewed

  
• CONSEL: For assessing the confidence of phylogenetic tree selection

  Shimodaira, H.; Hasegawa, M.

  Bioinformatics, 2002, Peer-reviewed

  
• Multiple comparisons of log-likelihoods and combining nonnested models with applications to phylogenetic tree selection

  Shimodaira, H.

  Communications in Statistics - Theory and Methods, 2001, Peer-reviewed

  
• Evaluating hypotheses on the origin and evolution of the New Zealand alpine cicadas (Maoricicada) using multiple-comparison tests of tree topology

  Buckley, T.R.; Simon, C.; Shimodaira, H.; Chambers, G.K.

  Molecular Biology and Evolution, 2001, Peer-reviewed

  
• CONSEL: for assessing the confidence of phylogenetic tree selection

  SHIMODAIRA, H; HASEGAWA, M

  BIOINFORMATICS, 2001, Peer-reviewed

  
• Improving predictive inference under covariate shift by weighting the log-likelihood function

  Shimodaira, H.

  Journal of Statistical Planning and Inference, 01 Oct. 2000, Peer-reviewed

  
• Appropriate likelihood ratio tests and marginal distributions for evolutionary tree models with constraints on parameters

  Ota, R.; Waddell, P.J.; Hasegawa, M.; Shimodaira, H.; Kishino, H.

  Molecular Biology and Evolution, May 2000, Peer-reviewed

  
• Consistency of SINE insertion topology and flanking sequence tree: Quantifying relationships among Cetartiodactyls

  Lum, J.K.; Nikaido, M.; Shimamura, M.; Shimodaira, H.; Shedlock, A.M.; Okada, N.; Hasegawa, M.

  Molecular Biology and Evolution, 2000, Peer-reviewed

  
• Multiple comparisons of log-likelihoods with applications to phylogenetic inference

  Shimodaira, H.; Hasegawa, M.

  Molecular Biology and Evolution, Aug. 1999, Peer-reviewed

  
• An application of multiple comparison techniques to model selection

  Shimodaira, H.

  Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1998, Peer-reviewed

  
• Assessing the error probability of the model selection test

  Shimodaira, H.

  Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1997, Peer-reviewed

  

Misc.

• 大規模言語モデルにおける幻覚緩和のための単語確率の外挿

  何いん臻; 高瀬侑亮; 石橋陽一; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2024

  
• 依存関係の大きさは意味の関連性を表す

  大山百々勢; 大山百々勢; 山際宏明; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2024

  
• Analysis of Mode Connectivity Between Models with Different Hidden Layer Widths

  高瀬侑亮; 下平英寿; 下平英寿

  電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2023

  
• Analogy Tasks in BioConceptVec using Biological Pathways

  山際宏明; 橋本竜馬; 荒金究; 村上賢; 大山百々勢; 下平英寿; 下平英寿; 岡田眞里子

  電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2023

  
• ランジュバンモンテカルロ法を用いた単語埋め込みのベイズ推論

  橋本竜馬; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2023

  
• 局所動径回帰を用いた最適なノンパラメトリック分類と株価予測への応用

  奥野彰文; 奥野彰文; 操瑞行; 操瑞行; 中川慧; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2023

  
• マルチスケールブートストラップ法による系統推定の信頼性評価

  下平英寿

  日本進化学会大会プログラム・講演要旨集(Web), 2003

  
• Self-Attention行列を用いた最適輸送距離に基づく言い換え識別

  山際宏明; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集 (統計関連学会連合大会報告集), Sep. 2022

  
• 単語分散表現のノルムと意味の強さの情報理論的解釈

  大山百々勢; 大; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集 (統計関連学会連合大会報告集), Sep. 2022

  
• 単語ベクトルの長さは意味の強さを表す

  大山百々勢; 大山百々勢; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), Mar. 2022

  
• A Study on Regression and Loss Functions for Multiscale k-Nearest Neighbour

  CAO Ruixing; CAO Ruixing; 田中卓磨; 田中卓磨; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿

  人工知能学会全国大会(Web), 2021

  
• Extreme Multi-Label Classification of Images via Multiscale k-Nearest Neighbour

  田中卓磨; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿

  人工知能学会全国大会(Web), 2021

  
• マルチスケールk-近傍法における外挿モデルの検討

  操瑞行; 操瑞行; 田中卓磨; 田中卓磨; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2021

  
• 単語埋め込みの加法構成性の精緻化と論理演算

  内藤雅博; 内藤雅博; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2021

  
• 任意のノード特徴量による成長機構をもつハイパーグラフモデル

  井上雅章; 井上雅章; THONG Pham; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2021

  
• 複雑ネットワークの成長過程を観測できない時の優先的選択関数の推定方法

  THONG Pham; PAUL Sheridan; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2021

  
• 単語埋め込みによる論理演算

  内藤雅博; 内藤雅博; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2021

  
• 単語埋め込みの確率的等方化

  横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2021

  
• 単語埋め込みの二種類の加法構成性

  KIM Geewook; KIM Geewook; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2020

  
• 統計的思考法のすすめ 選択的推測

  寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿

  数理科学, 2020

  
• Visualization for Multimodal Relational Data using t-Stochastic Graph and Neighbor Graph Joint Embedding

  水谷守裕; 奥野彰文; 福井一輝; 福井一輝; KIM Geewook; KIM Geewook; 下平英寿; 下平英寿

  人工知能学会全国大会(Web), 2020

  
• マルチスケール・ブートストラップ法による選択的推測とその応用

  寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿

  電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2020

  
• Selective inference for testing trees and edges in phylogenetics

  Shimodaira, H.; Terada, Y.

  Frontiers in Ecology and Evolution, 2019, Peer-reviewed

  
• ニューラルネットワークを用いたグラフ埋め込みの表現能力とその拡張

  奥野彰文; KIM Geewook; KIM Geewook; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2019

  
• ハイパーグラフ成長モデルにおける優先的選択関数の推定

  井上雅章; 井上雅章; THONG Pham; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2019

  
• 擬ユークリッド空間への単語埋め込み

  KIM Geewook; KIM Geewook; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2019

  
• 単語らしい文字n‐gramの埋め込みによる単語の分散表現

  KIM Geewook; KIM Geewook; 福井一輝; 福井一輝; 羽田哲也; 羽田哲也; 下平英寿; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2018

  
• マルチスケール・ブートストラップによるモデル選択後のselective inference

  寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2018

  
• 回帰モデルにおける補助変数を活用した推定精度の向上

  前田篤刀; 伊森晋平; 伊森晋平; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2018

  
• 複雑ネットワーク成長メカニズムにおける優先的選択性と推移性のノンパラメトリック同時推定

  井上雅章; 井上雅章; THONG Pham; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2018

  
• ニューラルネットワークを用いた異種データのグラフ埋め込み

  奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2018

  
• Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap

  Yoshikazu Terada; Hidetoshi Shimodaira

  03 Nov. 2017

  
• 単語分割を経由しない単語埋め込み

  押切孝将; 下平英寿

  言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2017

  
• データベクトルのマッチングに関する情報統合の多変量解析とそのマルチモーダル分散表現への応用

  下平英寿; 下平英寿

  応用統計学会年会講演予稿集, 2017

  
• 補助変数のスクリーニング法について

  伊森晋平; 伊森晋平; 寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2017

  
• クロスドメインマッチング相関分析による画像情報を反映した単語埋め込み

  福井一輝; 福井一輝; 押切孝将; 押切孝将; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2017

  
• 共変量シフトにおける補助変数を用いた予測と情報量規準

  井戸貴大; 伊森晋平; 伊森晋平; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2017

  
• マルチスケール・ブートストラップによる近似的に不偏なselective inference

  寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2017

  
• 多ドメインマッチング相関分析のL₁正則化法 (情報論的学習理論と機械学習)

  小嶋 啓右; 廣瀬 慧; 下平 英寿

  電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 04 Jul. 2016

  
• Sparse cross-domain matching correlation analysis via L₁ regularization

  小嶋啓右; 廣瀬慧; 下平英寿

  電子情報通信学会技術研究報告, 2016

  
• マッチング相関分析を用いた画像‐マルチタグ間の相互検索

  福井一輝; 奥野彰文; 下平英寿

  電子情報通信学会論文誌 D(Web), 2016

  
• マッチング相関分析を用いた多言語単語埋め込み

  押切孝将; 福井一輝; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2016

  
• データベクトルのマッチングに関する情報統合の多変量解析とその最尤推定

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2016

  
• グラフ構造のブートストラップ法とモジュラリティに関する漸近評価

  永田晴久; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2016

  
• 多ドメインマッチング相関分析の深層ニューラルネットによる非線形化

  羽田哲也; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2016

  
• 多対多対応を利用したマッチング相関分析の一致性について

  奥野彰文; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2016

  
• Nonparametric estimation of the preferential attachment function in complex networks: Evidence of deviations from log linearity

  Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.

  Springer Proceedings in Complexity, 2016, Peer-reviewed

  
• An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence

  Hidetoshi Shimodaira; Haruyoshi Maeda

  10 Sep. 2015

  
• Consistent Information Criterion for Normal Multivariate Linear Regression Model under High-dimensionality

  柳原宏和; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2015

  
• 不完全観測における完全データの情報量規準

  前田晴義; 伊森晋平; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2015

  
• 複雑ネットワークの成長機構とタイムラインのベイズ同時推定

  THONG Pham; SHERIDAN Paul; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2015

  
• データベクトル間マッチングの多変量解析とそのクロスバリデーション

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2015

  
• グラフ構造のブートストラップ法とクラスター係数についての漸近評価

  永田晴久; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2015

  
• 多ドメインでのマッチング相関分析のロバスト化とその応用

  奥野彰文; 福井一輝; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2015

  
• Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights.

  Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2015

  
• ランダムグラフにおけるグラフ構造のブートストラップの性質

  永田晴久; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2014

  
• ネットワーク成長モデルにおける優先的選択関数と適応度の同時推定

  THONG Pham The; SHERIDAN Paul; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2014

  
• Density Power Divergenceを用いたロバストな情報量規準の提案とその応用

  奥野彰文; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2014

  
• ネットワーク成長モデルにおける辺を出す能力と辺を獲得する能力の統計的な同時推定

  PHAM Thong; SHERIDAN Paul; 下平英寿

  日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2014

  
• A simple coding for cross-domain matching with dimension reduction via spectral graph embedding.

  Hidetoshi Shimodaira

  CoRR, 2014

  
• ネットワーク成長モデルにおける辺を出す能力と辺を獲得する能力の統計的な同時推定(セッション1B 学生研究発表セッション)

  Pham Thong; Sheridan Paul; 下平 英寿

  日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2014

  
• Technical details of the multistep-multiscale bootstrap resampling

  Hidetoshi Shimodaira

  22 Dec. 2013

  
• Higher-order accuracy of multiscale-double bootstrap for testing regions

  Hidetoshi Shimodaira

  22 Dec. 2013

  
• 不完全データにおける情報量規準の打ち切りデータへの応用

  前田晴義; 廣瀬慧; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2013

  
• 複雑ネットワークの生成モデルにおける優先的選択関数のノンパラメトリック推定

  THONG Pham The; SHERIDAN Paul; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2013

  
• 階層型クラスタリングにおけるブートストラップ法のGPGPU化とCPU/GPU負荷分散

  永田晴久; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2013

  
• マルチスケール・ダブルブートストラップ法による領域の検定

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2013

  
• ガウシアングラフィカルモデルのスパース推定における正則化項の検討

  小倉幸弘; 廣瀬慧; 下平英寿

  日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013

  
• ガウシアングラフィカルモデルのスパース推定における正則化項の検討(セッション7B 一般セッション)

  小倉 幸弘; 廣瀬 慧; 下平 英寿

  日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013

  
• 2-C-10 センサーネットワークモデルにおける重み付けによる数値精度向上について(連続最適化(2))

  金城 憲長; 山下 真; 福田 光浩; 下平 英寿

  日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 12 Sep. 2012

  
• Asymptotic Theories of Multiscale Bootstrap

  下平英寿

  日本統計学会誌, 2012

  
• 個別化ページランクにもとづく無向グラフの可視化の試み

  下平英寿; 永田晴久

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2012

  
• GPGPUを用いた階層型クラスタリングの信頼度計算

  永田晴久; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2012

  
• センサーネットワークモデルにおける重み付けによる数値精度向上について

  金城憲長; 山下真; 福田光浩; 下平英寿

  日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 2012

  
• モデル選択を検定してもいいのか?

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2011

  
• グラフ構造のリサンプリングを行うブートストラップ法

  永田晴久; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2011

  
• 不完全データの一部に興味がある場合の情報量規準

  原照雅; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2011

  
• 系統樹推定におけるブートストラップ法

  下平英寿

  日本進化学会大会プログラム・講演要旨集(Web), 2010

  
• マルチスケール・ブートストラップ法を用いたQuery by Baggingの改良

  三根宏太; 下平英寿; 金森敬史

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2010

  
• ブートストラップ確率の計算誤差を修正するためのマルチスケール・ブートストラップ法:LiNGAM因果構造推定の場合

  小松勇介; 下平英寿; 清水昌平

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2010

  
• 不完全データにおける情報量規準の状態空間モデルへの応用

  青井遥; 河原吉伸; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2010

  
• マルチスケール・バギングによる判別分析の信頼性評価

  青木正良; 金森敬文; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2009

  
• マルチスケール・ブートストラップを用いた信頼度計算:LiNGAMによる因果モデル探索の場合

  小松勇介; 清水昌平; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2009

  
• 多数の片側検定に関するFalse Discovery Rateのマルチスケール計算

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2009

  
• マルチスケール・ブートストラップ法による頻度論的およびベイズ的な信頼度計算とFDR (統計的推測へのベイズ的アプローチとそれに関連する話題--RIMS共同研究報告集)

  下平 英寿

  数理解析研究所講究録, Jan. 2009

  
• 滑らかでない境界をもつ領域のためのマルチスケール・ブートストラップ法の理論と実装

  下平英寿

  統計数理, 2008

  
• Rを用いたブートストラップ法の大規模並列計算

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2008

  
• マルチスケール・ブートストラップ法による頻度論的およびベイズ的な信頼度計算

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2008

  
• Theory and implementation of multiscale bootstrap for regions with nonsmooth boundaries

  下平 英寿

  Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 2008

  
• マルチスケール・ブートストラップ法による有界な深さをもつ領域の検定

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2007

  
• 特異曲面でも近似的に不偏なマルチスケール・ブートストラップ法

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2006

  
• インタラクティブなジョブスケジューリングシステム

  飯野彰子; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡

  情報処理学会シンポジウム論文集, 2005

  
• An Interactive Job Scheduling System that Allows Job Steering by Users

  飯野彰子; 中田秀基; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡; 松岡聡

  情報処理学会研究報告, 2005

  
• Multiscale Bootstrap Method and Its Applications

  Shimodaira Hidetoshi

  Proceedings of the Conference of Transdisciplinary Federation of Science and Technology, 2005

  
• 第15回RAMPシンポジウムルポ

  中田 和秀; 下平 英寿; 武田 朗子; 小林 和博

  オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 = [O]perations research as a management science [r]esearch, 01 Apr. 2004

  
• Parallelization of phylogenetic tree inference using Grid technology

  山本 洋; 中田 秀基; 下平 英寿; 松岡 聡

  情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 03 Mar. 2004

  
• Parallelization of phylogenetic tree inference using Grid technology.

  山本洋; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡

  情報処理学会研究報告, 2004

  
• マイクロアレイデータに対するクラスタ分析のバラツキの評価―Multiscale bootstrap法のSASマクロの作成―

  田中紀子; 下平英寿

  SAS Forumユーザー会学術総会論文集, 2004

  
• 遺伝子発現プロファイルに基づいた軟部肉腫の分子生物学的新分類の構築

  長山聡; 井元清哉; 片桐豊雅; 中山富貴; 下平英寿; JAN LAURENS D H M; 宮野悟; 戸口田淳也; 中村祐輔

  日本癌学会総会記事, 2004

  
• マルチスケール・ブートストラップ法による近似的に不偏な検定

  下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2004

  
• マルチスケール・ブートストラップ法のマイクロアレイ解析への応用

  鈴木了太; 上村健; 下平英寿

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2004

  
• データからの「発見」と新しいブートストラップ法 (特集 数理工学の地平--現代における新展開)

  下平 英寿

  数理科学, Dec. 2002

  
• Assessing the Uncertainty of the Cluster Analysis Using the Bootstrap Resampling

  下平 英寿

  統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Jun. 2002

  
• 数理工学の地平 データからの「発見」と新しいブートストラップ法

  下平英寿

  数理科学, 2002

  
• ブートストラップ法によるクラスタ分析のバラツキ評価 (特集 DNA配列の統計解析)

  下平 英寿

  統計数理, 2002

  
• マルチスケール・ブートストラップ法による系統樹選択の不確実性の評価 (<一般セッション>コンピュータ集約型統計手法(1))

  下平 英寿

  日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2001

  
• 統計数理はいま…(17)ゲノムの統計解析(5)モデル選択のバラツキを評価する

  下平 英寿

  エストレ-ラ, Nov. 2000

  
• An Active Learning Algorithm Using an Information Criterion for the Maximum Weighted Log-likelihood Estimator

  金森 敬文; 下平 英寿

  統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Jun. 2000

  
• 重み付き最尤推定量の情報量規準を用いた能動学習アルゴリズムの提案

  金森 敬文; 下平 英寿

  統計数理, 2000

  
• Diagnostics for Statistical Model Selection Using the Confidence Set and Predictive Density Map

  SHIMODAIRA Hidetoshi

  Journal of the Society of Instrument and Control Engineers, 10 Jul. 1999

  
• Recent Developments in Model Selection Theory

  下平 英寿

  統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Jun. 1999

  
• Adaptive algorithm for active learning using an information criterion for the maximum weighted log-likelihood estimator.

  金森敬文; 下平英寿

  電子情報通信学会技術研究報告, 1999

  
• Information Theory, Statistics, and Machine Learning. Diagnostics for Statistical Model Selection Using the Confidence Set and Predictive Density Map.

  下平英寿

  計測と制御, 1999

  
• モデル選択理論の新展開 (特集 統計基礎理論)

  下平 英寿

  統計数理, 1999

  
• Prediction reasoning by the weighted maximum likelihood method and the optimization.

  下平英寿

  日本統計学会講演報告集, 1998

  
• Graphical and inquiring constitution method of a model reliance cluster considering the reliability of the model selection.

  下平英寿

  日本統計学会講演報告集, 1996

  
• A Model Search Technique Based on Confidence Set and Map of Models

  下平 英寿

  統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Dec. 1993

  
• Information quantity standard (based on imperfect data) and model selection considering its variance.

  下平英寿

  日本統計学会講演報告集, 1993

  
• モデルの信頼集合と地図によるモデル探索

  下平 英寿

  統計数理, 1993

  
• A Statistical Model Selection Criterion for Indirect Observation Models.

  下平英寿

  電子情報通信学会技術研究報告, 1992

  

Books and Other Publications

• モデル選択 : 予測・検定・推定の交差点

  下平 英寿; 伊藤 秀一; 久保川 達也; 竹内 啓; 甘利 俊一

  岩波書店, 2018, Not refereed

  Find Kyoto University's collection of books :

  
• Geometry of covariate shift with applications to active learning

  Contributor

  MIT Press, 2009, Not refereed

  Find Kyoto University's collection of books :

  
• 書籍 21世紀の統計科学３

  Contributor, 第８章 ブートストラップ

  東京大学出版会, 2008, Not refereed

  
• Dataset Shift in Machine Learning (Neural Information Processing series)

  Contributor, Chapter 6

  MIT Press, 2008, Not refereed

  
• 赤池情報量規準AIC ―モデリング・予測・知識発見

  Contributor, ４章

  共立出版, 2007, Not refereed

  Find Kyoto University's collection of books :

  
• 赤池情報量規準AIC : モデリング・予測・知識発見

  赤池 弘次; 甘利 俊一; 北川 源四郎; 樺島 祥介; 下平 英寿; 室田 一雄; 土谷 隆

  共立出版, 2007, Not refereed

  Find Kyoto University's collection of books :

  
• Statistical Methods in Molecular Evolution

  Contributor, Chapter 17

  Springer, 2005, Not refereed

  
• モデル選択 ─ 予測・検定・推定の交差点, 統計科学のフロンティア 3

  Contributor, １章 情報量規準によるモデル選択とその信頼性評価

  岩波書店, 2004, Not refereed

  
• モデル選択 : 予測・検定・推定の交差点

  下平 英寿; 伊藤 秀一; 久保川 達也; 竹内 啓; 甘利 俊一

  岩波書店, 2004, Not refereed

  Find Kyoto University's collection of books :

  
• A new criterion for selecting models from partially observed data

  Contributor

  Lecture Notes in Statistics, Springer-Verlag, 1994, Not refereed

  

External funds: Kakenhi

• Research and development of nonlinear Selective Inference for high-dimensional and small number of samples data

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  Basic Section 61030:Intelligent informatics-related

  Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University;Kyoto University

  山田 誠

  From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2024, Granted

  選択的推論;カーネル法;木構造最適輸送距離;特徴選択;統計的推論;機械学習

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04243/
• Representation learning through graph embedding of multi-domain relational data

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  Basic Section 60030:Statistical science-related

  Kyoto University

  Hidetoshi SHIMODAIRA

  From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2023, Project Closed

  多変量解析;次元削減;分散表現;表現学習;グラフ埋め込み;自然言語処理;ニューラルネットワーク;加法構成性;パターン認識

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04148/
• Multivariate analysis of multi-domain data considering the association between data vectors

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  Kyoto University;Osaka University

  Hidetoshi Shimodaira

  From 01 Apr. 2016, To 31 Mar. 2020, Project Closed

  多変量解析;パターン認識;グラフ埋め込み;次元削減;分散表現;ニューラルネットワーク;マルチモーダル;自然言語処理;漸近理論;画像検索

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16H02789/
• ネットワーク構造のスパースモデリングとリサンプリングによる統計的推測

  Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

  Complex systems

  Kyoto University;Osaka University

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2016, To 31 Mar. 2018, Project Closed

  複雑ネットワーク;スケールフリー;成長ネットワーク;優先的選択関数;ノンパラメトリック;ベイズ統計学;リサンプリング;仮説検定

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PUBLICLY-16H01547/
• ネットワーク構造のスパースモデリングの探求

  Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

  Complex systems

  Osaka University

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2014, To 31 Mar. 2016, Project Closed

  複雑ネットワーク;スケールフリー;成長ネットワーク;優先的選択関数;ベイズ統計学;ノンパラメトリック;スパース正則化;グラフィカルモデル

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PUBLICLY-26120523/
• Computing confidence levels of many hypotheses for high-dimensional data

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  Osaka University

  Hidetoshi Shimodaira

  From 01 Apr. 2012, To 31 Mar. 2016, Project Closed

  ブートストラップ;リサンプリング;スケーリング則;仮説検定;モデル選択;情報幾何;高次漸近理論;多変量解析;クロスバリデーション;因果推論;ダイバージェンス;統計的推測;GPGPU;ブートストラップ・リサンプリング;ベイズ統計;マルチスケール;分子系統学

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24300106/
• Theory of Bayesian Multiscale Bootstrap and its Applications

  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

  Tokyo Institute of Technology

  Hidetoshi SHIMODAIRA

  From 01 Apr. 2008, To 31 Mar. 2011, Project Closed

  リサンプリング;マルチスケール;スケーリング則;仮説検定;信頼度;機械学習;バイオインフォマティクス;モデル選択;ブートストラップ;アルゴリズム;統計数学;系統進化;統計的仮説検定;ランダムネス

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20500254/
• 特異点を考慮した高精度リサンプリング法の開発とその応用

  Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

  Tokyo Institute of Technology

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2005, To 31 Mar. 2008, Project Closed

  ブートストラップ;アルゴリズム;系統進化;マイクロアレイ;特異点;統計的仮説検;バイオインフォマティクス;スケール変換;統計的仮設検定;統計的仮説検定

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17700276/
• 多重リサンプリングを用いたモデル信頼集合の構成法の開発とその応用

  Grant-in-Aid for Young Scientists (A)

  Tokyo Institute of Technology

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2002, To 31 Mar. 2005, Project Closed

  統計的モデル選択;情報量規準;モデル信頼集合;多重比較法;多重リサンプリング;マルチスケールブートストラップ;統計的仮説検定;バイオインフォマティクス

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14702061/
• リサンプリングによるモデル信頼集合の構成法とその応用

  Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

  The Institute of Statistical Mathematics

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2000, To 31 Mar. 2002, Project Closed

  モデル選択;赤池情報量基準AIC;モデル信頼集合;ブートストラップ;多重比較;バイオインフォマティクス;スケール変換;分子系統樹;赤池情報量規準;バイアス補正

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12780179/
• Development of Knowledge Discovery Systems by using the Hierarchical Bayesian Time Series Models

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  The Institute of Statistical Mathematics

  Tomoyuki HIGUCHI

  From 01 Apr. 2000, To 31 Mar. 2004, Project Closed

  階層ベイズ;自己組織化;一般状態空間モデル;粒子フィルタ;ハイパーパラメータ;カウントデータ;モンテカルロ;モデル統合;モデル結合;状態空間表現;自己組織型モデル;モンテカルロフィルタ;ベイズ推定;並列計算;PCクラスター;物理乱数, Hierarchical Bayesian model;Self-organizing;Generalized state space model;Particle filter;Hyperparameter;Count data;Monte Carlo method;Model averaging

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12558023/
• Developing Softwares for Molecular Phylogenetics

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  The Institute of Statistical Mathematics

  Masami HASEGAWA

  From 01 Apr. 2000, To 31 Mar. 2003, Project Closed

  分子系統樹;最尤法;推定の偏り;モデルのミススペシフィケーション;真獣類;分岐時間;適応的分子進化;分子系統樹推定法;多重比較;分子進化速度;階層モデル;共進化;集団サイズ;遺伝子構造予測;SINE法;SINE-flanking配列;分子時計;進化速度の変動;分岐時間推定, molecular phylogenetics;model misspecification;phylogenetic inference;tree selection;divergence time;molecular clock;adaptive evolution;eutherian mammal

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12554037/
• 情報量規準の分散を考慮したモデル信頼集合の構成とその応用

  Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

  The Institute of Statistical Mathematics

  下平 英寿

  From 01 Apr. 1998, To 31 Mar. 2000, Project Closed

  統計的モデル選択;赤池情報量基準;AIC;多重比較;モデル信頼集合;予測分布地図;モデル地図;分子系統樹

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10780154/
• Time Series Analysis of Physical/Mental process in Human Brain

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B).

  The Institute of Statistical Mathematics

  Makio ISHIGURO

  From 01 Apr. 1998, To 31 Mar. 2001, Project Closed

  ガンマ帯域オシレーション;異種感覚統合;てんかん脳波;弱電気魚の脳;じゃんけん行動;画像解析;時系列解析;実験パラダイム;脳波;脳磁気;側頭葉内側部;大脳辺縁系;大脳基底核;感覚統合;時系列モデル解析;非線形ダイナミックス;視覚情報処理;感覚;認知;時系列モデル;情報量基準, Gamma Band Oscillaltion;Multimodal Stimuli;Enllepsy EEG;Electric Fish Brain;Janken;Picture Analysis;Time Series Analysis;Experiment Paradigim

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10480052/
• Fronteers of Data Science by Probabilistic Description and Inference of Dynamics

  Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

  Transformative Research Areas, Section (II)

  The Institute of Statistical Mathematics

  福水 健次

  From 16 Jun. 2022, To 31 Mar. 2027, Granted

  人工知能;ダイナミクス;統計科学;時系列解析

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-22H05106/
• 事前分布を活用する頻度論的推論

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  Basic Section 60030:Statistical science-related

  Kyoto University

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2026, Granted

  ベイズ統計学;事前分布;仮説検定;MCMC法;サンプリング

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23H03355/
• 事前分布を活用する頻度論的推論

  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

  Basic Section 60030:Statistical science-related

  Kyoto University

  下平 英寿

  From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2026, Granted

  多変量解析;パターン認識;次元削減;分散表現;表現学習;ベイズ統計学;事前分布;仮説検定;MCMC法;サンプリング

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23K28045/

Education

Teaching subject(s)

• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  Probability and Statistics

  9028, Spring, Faculty of Engineering, 2
• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  Seminar of Data Science

  4714, Fall, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  Systems Science, Advanced I

  3542, Spring, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  Statistical Systems Theory

  3536, Spring, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  Systems Science, Advanced II

  3512, Fall, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  Statistical Systems Theory

  M310, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Introduction to Applied Mathematics and Physics

  9114, Spring, Faculty of Engineering, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Probability and Statistics

  9028, Spring, Faculty of Engineering, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Statistical Systems Theory

  3536, Spring, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Systems Science, Advanced II

  3512, Fall, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Seminar of Data Science

  4714, Fall, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Systems Science, Advanced I

  3542, Spring, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024

  Statistical Systems Theory

  M310, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
• From 01 Apr. 2022, To 31 Mar. 2023

  Introduction to Applied Mathematics and Physics

  9114, Spring, Faculty of Engineering, 2
• From 01 Apr. 2022, To 31 Mar. 2023

  Systems Science, Advanced II

  3512, Fall, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2022, To 31 Mar. 2023

  Statistical Systems Theory

  M310, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
• From 01 Apr. 2022, To 31 Mar. 2023

  Statistical Systems Theory

  3536, Spring, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2022, To 31 Mar. 2023

  Systems Science, Advanced I

  3542, Spring, Graduate School of Informatics, 2
• From 01 Apr. 2022, To 31 Mar. 2023

  Probability and Statistics

  9028, Spring, Faculty of Engineering, 2
• From Apr. 2017, To Mar. 2018

  Probability and Statistics

  Spring, 工学部
• From Apr. 2017, To Mar. 2018

  Advanced Study in Systems Science 1

  Year-long, 情報学研究科
• From Apr. 2017, To Mar. 2018

  Advanced Study in Systems Science 2

  Year-long, 情報学研究科
• From Apr. 2017, To Mar. 2018

  Statistical Systems Theory

  Spring, 情報学研究科

Participation in PhD Defense

• Convergence Analysis of Mean Shift Type Algorithms

  YAMASAKI RYOYA, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  25 Mar. 2024
• User-side Realization

  SATO RYOMA, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  25 Mar. 2024
• Convergence Formulas for the Level-increment Truncation Approximation of M/G/1-type Markov Chains

  OUCHI KATSUHISA, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  24 Nov. 2023
• Treatment Effect Estimation from Small Observational Data

  HARADA SHONOSUKE, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  23 Mar. 2023
• Causal Inference for Scientific Discoveries and Fairness-Aware Machine Learning

  Yoichi Chikahara, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  26 Sep. 2022
• Modeling and Statistical Inference of Preferential Attachment in Complex Networks: Underlying Formation of Local Community Structures

  INOUE MASAAKI, Graduate School of Informatics, Chief Examiner

  23 Mar. 2022
• Gray-box modeling and model-based control of Czochralski process producing 300 mm diameter Silicon ingots

  KATO SHOTA, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  23 Mar. 2022
• Development of practical soft sensors for water content monitoring in fluidized bed granulation considering pharmaceutical lifecycle

  YAGINUMA KEITA, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  23 Mar. 2022
• Goal-oriented Modeling for Data-driven Decision Making

  Akira Tanimoto, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  24 Sep. 2021
• Scalable Estimation on Linear and Nonlinear Regression Models via Decentralized Processing: Adaptive LMS Filter and Gaussian Process Regression

  NAKAI AYANO, Graduate School of Informatics, Sub-chief Examiner

  24 Nov. 2021

Administration

School management (title, position)

• From 01 Apr. 2019, To 31 Mar. 2020

  図書館協議会 協議員
• From 01 Apr. 2019, To 31 Mar. 2020

  図書館協議会認証システム監理特別委員会 委員長
• From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2022

  図書館協議会 協議員
• From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021

  図書館協議会認証システム監理特別委員会 委員長
• From 01 Apr. 2021, To 31 Mar. 2022

  情報学科長
• From 01 Jan. 2021, To 31 Dec. 2021

  オープンキャンパス委員会 委員

Faculty management (title, position)

• From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025

  データ科学コース長
• From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2025

  企画委員会委員
• From 01 Apr. 2017, To 31 Mar. 2018

  評価・広報委員会副委員長
• From 01 Apr. 2018, To 31 Mar. 2019

  情報セキュリティ委員会委員
• From 01 Apr. 2018, To 31 Mar. 2019

  専攻長
• From 01 Apr. 2018, To 31 Mar. 2019

  制規委員会委員
• From 01 Apr. 2019, To 31 Mar. 2020

  基盤整備委員会委員長
• From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021

  基盤整備委員会副委員長
• From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021

  図書WG委員長
• From 01 Apr. 2021, To 31 Mar. 2023

  教務委員会委員