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貝野 友祐大学院海事科学研究科 海事科学専攻助教
研究活動情報
■ 論文- Springer Science and Business Media LLC, 2026年06月, Japanese Journal of Statistics and Data Science研究論文（学術雑誌）
- Elsevier BV, 2026年03月, Journal of Statistical Planning and Inference, 241, 106333研究論文（学術雑誌）
- Springer Science and Business Media LLC, 2025年06月, Statistical Inference for Stochastic Processes, 28(2) (2)研究論文（学術雑誌）
- Springer Science and Business Media LLC, 2024年05月, Metrika研究論文（学術雑誌）
- Springer Science and Business Media LLC, 2024年04月, Statistical Inference for Stochastic Processes, 27(1) (1), 123 - 179[査読有り]研究論文（学術雑誌）
- Wiley, 2023年06月, Scandinavian Journal of Statistics研究論文（学術雑誌）
- Wiley, 2023年03月, Scandinavian Journal of Statistics, 50(1) (1), 142 - 183研究論文（学術雑誌）
- 2022年07月, STATISTICAL INFERENCE FOR STOCHASTIC PROCESSES, 25(2) (2), 397 - 430, 英語研究論文（学術雑誌）
- 2021年07月, JAPANESE JOURNAL OF STATISTICS AND DATA SCIENCE, 4(1) (1), 513 - 541, 英語研究論文（学術雑誌）
- 2021年03月, JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 211, 190 - 220, 英語研究論文（学術雑誌）
- 2021年02月, ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS, 73(1) (1), 177 - 225, 英語研究論文（学術雑誌）
- 2020年04月, STATISTICAL INFERENCE FOR STOCHASTIC PROCESSES, 23(1) (1), 171 - 198, 英語研究論文（学術雑誌）
- 2018年10月, METRIKA, 81(7) (7), 745 - 773, 英語研究論文（学術雑誌）
- 2018年07月, STATISTICAL INFERENCE FOR STOCHASTIC PROCESSES, 21(2) (2), 435 - 454, 英語研究論文（学術雑誌）
- Kyushu University, 2017年12月, Bulletin of informatics and cybernetics, 49, 89 - 118研究論文（学術雑誌）
- 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2次元線形放物型確率偏微分方程式モデルの係数パラメータ推定口頭発表（一般）
- 15th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2022), 2022年12月, 英語Hypothesis testing for a parabolic linear SPDE with a small perturbation口頭発表（一般）
- 確率過程の統計推測の最近の展開 2021, 2021年03月微小ノイズをもつSPDEモデルのパラメータ推定
- 2020年度統計関連学会連合大会, 2020年09月微小ノイズをもつ確率偏微分方程式モデルのパラメータ推定
- 異分野・異業種研究交流会2019, 2019年10月間引きデータを用いたSPDEモデルの適応的推定法
- 2019年度統計関連学会連合大会, 2019年09月高頻度データに基づく線形放物型確率偏微分方程式モデルのパラメータ推定
- 統計サマーセミナー2019, 2019年08月高頻度データを用いた線形放物型確率偏微分方程式モデルのパラメータ推定
- 第13回日本統計学会春季集会, 2019年03月縮約データを用いた非エルゴード的拡散型確率過程のハイブリッド型推定量
- 異分野・異業種研究交流会2018, 2018年11月間引きデータを用いたエルゴード的拡散過程のハイブリッド型推定量
- 2018年度統計関連学会連合大会, 2018年09月間引きデータに基づくエルゴード的拡散過程のハイブリッド型推定法
- 統計サマーセミナー2018, 2018年08月間引きデータを用いたエルゴード的拡散過程のハイブリッド型推定法とその数値シミュレーション
- 第12回日本統計学会春季集会, 2018年03月間引きデータを用いた拡散過程のハイブリッド型推定量
- CREST・さきがけ数学関連領域合同シンポジウム 「数学パワーが世界を変える2018」, 2018年01月縮約データに基づく微小拡散過程のハイブリッド型推定量とその数値シミュレーション
- 異分野・異業種研究交流会2017, 2017年11月縮約データを用いた微小拡散過程のハイブリッド型推定量
- 2017年度統計関連学会連合大会, 2017年09月縮約データに基づく微小拡散過程モデルの初期ベイズ型推定量とハイブリッド型推定量およびその数値シミュレーション
- 統計サマーセミナー2017, 2017年08月縮約データに基づく微小拡散過程のハイブリッド型推定量
研究シーズ
■ 研究シーズ- 確率偏微分方程式の統計的推測シーズカテゴリ：自然科学一般研究キーワード：確率偏微分方程式研究の背景と目的：確率偏微分方程式モデルは、時間と空間に依存して変化する様子を表すモデルで、海面温度の変化などの現象を表すときに用いられます。モデルが持つ特徴を把握し、実際の現象に当てはめ、予測に役立てることを目的としています。研究内容：確率偏微分方程式に対する統計手法についての研究を行っています。特に、モデルの振る舞いを決めるパラメータをどのように推定するかについての理論について研究しています。また、理論だけでなく、計算機を用いた数値実験を行うことにより、理論を検証することにも力を入れています。特に、確率偏微分方程式モデルのパラメータ推定の数値実験は計算負荷が大きく、一度の実験に数週間かかることもあります。数値実験にかかる計算時間を短縮することも、研究内容の一つとなっています。期待される効果や応用分野：確率偏微分方程式モデルを実際の現象に当てはめ、未来の現象の予測に役立てられると考えています。