計算機の発展に伴い，大規模なデータが観測できるようになりました．そして，観測個体がそれぞれ時間や位置の変化によって繰り返して測定される等，その構造も複雑化しています．私はこのようなデータからより有用な情報を抽出するための統計的モデリング手法の開発を行なっています．繰り返し測定データの関係性を表現するモデルとして，関数回帰モデル，変化係数モデル等を扱い，さらに，推定されたモデルを情報量規準等を用いて評価する方法について研究しています．

キーワード	統計数学, 多変量データ解析
部門	数理学： 数理科学部門