統計科学と呼ばれる分野では、不確実性を有する様々な自然現象・社会現象の解明とその本質の探究を目的として、観測・測定されたデータから有効に情報を抽出するための手法開発、理論・方法論の研究を行っています。大学院では、現在のコンピュータ時代に即した種々のデータ解析手法、特に非線形手法を取り上げます。例えば、ある一つの現象を解明するには、結果とそれを引き起こす様々な原因を結びつけるモデルをデータから構築することが必要となります。このためには、データからノイズを除去し現象の構造を反映するモデリングが重要となってきます。現在、コンピュータの発展に伴って多様な非線形モデリングの研究が進展しつつあります。ニューラルネットワークモデルもその一つです。また、高次元データに基づく分類、パターン認識などの手法も取り上げます。このように、統計科学における新たな非線形手法の開発と数理の研究を目指した教育・指導を行います。

キーワード	情報量統計、多変量解析、統計数学、非線形モデリング
部門	MI研究所： 客員部門