経済学部 Faculty of Economics
教員紹介
宮田 庸一准教授
みやた よういち
経済学部
経済学科
研究分野 : 数理統計学
学位 : 博士(理学)(早稲田大学)
担当授業(学部) : 統計学Ⅰ・Ⅱ、多変量データの分析A(応用統計学)、基礎演習、演習Ⅰ・Ⅱ
略歴
1993年4月 |
早稲田大学教育学部理学科数学専修入学 |
1997年3月 |
早稲田大学教育学部理学科数学専修卒業 |
1997年4月 |
早稲田大学大学院理工学研究科 修士課程 入学 |
1999年3月 |
早稲田大学大学院理工学研究科 修士課程 修了 |
1999年4月 |
早稲田大学本庄高等学院 専任教員 |
2008年4月 |
高崎経済大学経済学部講師 |
2011年4月 |
高崎経済大学経済学部准教授 |
学部ゼミナールの研究テーマと主な内容
[主なテーマ]数学統計学、計量経済学
[主な内容]統計学(主に回帰分析)における数学的な仕組みをなるべく飛ばさずにきちんと読んでいく。またデータ(経済、教育、スポーツ等)に対して最適なモデル選択についても検討する。
現在の研究課題
予測分布、事後平均、ベイズ因子のように事後平均の形で表すことができるものは、しばしば積分に対する近似が必要になる。通常、事後平均を漸近展開する場合には、被積分関数の事後モードが必要になるが、時系列モデルなどの場合、厳密なモードを求めることがしばしば困難な場合がある。このため様々な統計モデルに対して、厳密な事後モードに代わる推定量を用いて漸近展開した場合の漸近誤差、および数値誤差を評価することが現在の研究課題となっている。
主要な研究業績
- Miyata, Y. (2018). Laplace approximations using nα-consistent estimators. Journal of Statistical Planning and Inference, 194, 25-31.
- Y, Miyata. (2017). Laplace approximations and Bayesian Information criteria in possibly misspecified models, Communications in Statistics - Theory and Methods, 46, 24, 12240-12258.
- Y, Miyata. (2011). Maximum likelihood estimators in finite mixture models with censored data, Journal of Statistical Planning and Inference, 141,56-64.
- Y, Miyata. (2010). Laplace Approximations to Means and Variances with Asymptotic Modes, Journal of Statistical Planning and Inference, 140, 2, 382-392.
- Y, Miyata. (2004). Fully Exponential Laplace Approximations Using Asymptotic Modes, Journal of the American Statistical Association, 99, 1037-1049.
所属学会
アメリカ統計学会、日本統計学会、日本数学会 、応用統計学会

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