時系列データを用いたモデル化
情報科学部
データサイエンス学科
時系列データ解析研究室
江口翔一
講師
近年の計算機システムの発展と利用環境の向上により、諸科学や産業界のあらゆる分野でデータが蓄積されている。このようにして大量に蓄積されたデータから、 その背後にある自然現象や社会現象のような複雑かつ不確実な現象を読み解くには、データから本質的な情報を抽出するための手法の開発が不可欠である。このとき、不確実現象の解明と予測、知識獲得のために重要な役割を果たすのが現象のモデル化であり、時系列データを用いた現象のモデル化の問題に取り組む。
論文
「Data driven time scale in Gaussian quasi-likelihood inference」(2019)EguchiShoichi『Statistical Inference for Stochastic Processes』22(3)p.383-430.
「Schwartz type model selection for ergodic stochastic differential equation models」(2021)UeharaYuma『Scandinavian Journal of Statistics』48(3)p.950-968.
「Gaussian quasi-information criteria for ergodic Lévy driven SDE」(2024)EguchiShoichi『Annals of the Institute of Statistical Mathematics』76(1)p.111-157.