メンバーMember

教授

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  黒木　学(Manabu Kuroki)　

  学部担当科目	数理科学概論/数理科学のための情報リテラシー/統計数理工学/解析学I・II
  大学院担当科目	数理科学　データサイエンス（多変量解析＋統計的因果推論の基礎）/ 先進数理科学 統計（構造的因果モデル）
  専門分野	統計科学（因果推論、応用統計学）
  在外研究	UCLA、北京大学、パデュー大学
  	受験生のためのYNU教員紹介 横浜国立大学研究者ナビ 横浜国立大学優秀研究者賞 研究者詳細

スタッフ

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  神嶌 敏弘(非常勤)(Toshihiro Kamishima)　

  学術論文

  • Google Scholarをご覧ください。

  受賞歴

  • 個人ホームページをご覧ください。

  その他

  • 個人ホームページをご覧ください。
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  川上 裕大(日本学術振興会特別研究員PD)(Yuta Kawakami)　

  学術論文

  • 川上 裕大・黒木学(2021). クラスタワイズ多変量カーネルリッジ回帰分析法とその応用.応用統計学会誌.
  • Kawakami, Y. (2021). Instrumental variable-based identification for causal effects using covariate information. Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021).
  • 黒木学・田口千恵・川上裕大・小林輝樹(2021). 外的操作による線形回帰モデルの変化について.日本品質管理学会誌.
  • Sakurai, S., Kawakami, Y., Kuroki, M. and Gotoh, H. (2022). Structure-antioxidant activity (oxygen radical absorbance capacity) relationships of phenolic compounds. Structural Chemistry.
  • Kanamori, R., Kawakami, Y., Nojiri, S., Miyazawa, S., Kuroki, M. and Nishizaki, Y. (2022). Changes in social environment due to the state of emergency and Go To campaign during the COVID-19 pandemic in Japan: an ecological study. PLOS ONE.

  • Nakamoto, D., Nojiri, S., Kawakami, Y., Miyazawa, S., Kuroki, M. and Nishizaki, Y. (2022). The impact od declaring the state of emergency on human mobility during COVID-19 pandemic in Japan. Clinical Epidemiology and Global Health.

  • Kurokawa, K., Mitsuishi, Y., Shimada, N., Kawakami, Y., Miura, K., Miyawaki, T., Asao, T., Ko, R., Shukuya, T., Shibayama, R., Nojiri, S. and Takahashi, K. (2022). Association between the efficacy and immune-related adverse events of pembrolizumab and chemotherapy in non-small cell lung cancer patients: a retrospective study. BMC Cancer.

  • Kawakami, Y., Shingaki, R. and Kuroki, M. (2023). Identification and estimation of the probabilities of potential outcome types using covariate information in studies with non-compliance. Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023).

  • Kawakami,Y., Nojiri, S., Nakamoto, D., Irie, Y., Miyazawa, S., Kuroki, M. and Nishizaki, Y. (2023). Novel indicator for the spread of new coronavirus disease 2019 and its association with human mobility in Japan. Scientific Reports.

  • Kawakami,Y., Kuroki, M. and Tian, J. (2023). Instrumental variable estimation of average partial causal effects. Fortieth International Conference on Machine Learning (ICML 2023).

  受賞歴

  • 2019 ANQ Congress Best Paper Award
  • 2020 ANQ Congress Best Paper Award
  • 平成30年度成績優秀者表彰(横浜国立大学)
  • YNU理工系 合同研究シンポジウム優秀講演賞(横浜国立大学大学院)
  • 論文顕彰（YNU CREATS論文賞, 横浜国立大学）
  • 令和2年度理工学府学業優秀者表彰(横浜国立大学大学院)
  • 令和3年度理工学府学業優秀者表彰(横浜国立大学大学院)
  • 令和3年度理工学府博士前期課程優秀学生表彰（横浜国立大学大学院・理工学府長）
  • 令和3年度優秀学生表彰（横浜国立大学・学長）
  • 応用統計学会奨励論文賞
  • 応用統計学会優秀ポスター発表賞
  • JSQC Activity Acknowledgment賞
  • Publication Award（Iowa State University）

  その他

  • 日本学術振興会特別研究員DC1

大学院生

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  栃澤 欣之(Yoshiyuki Tochizawa)　

  学術論文

  • Kakumoto, K. and Tochizawa, Y. (2017). Comparison of Resampling Methods for Bias-Reduced Estimation of Prediction Error: A Simulation Study Based on Real Datasets from Biomarker Discovery Studies. Japanese Journal of Biometrics.

  受賞歴

  • とくしま創生アワード2021大賞

  その他

  • 廃棄物焼却装置及び廃棄物焼却方法(特許)
  • 廃棄物供給異常検知方法、廃棄物供給制御方法、廃棄物供給異常検知装置および廃棄物供給制御装置(特許)
  • 情報処理装置、情報処理方法、廃棄物供給速度の計測装置ならびに計測方法、燃切点の位置測定装置ならびに測定方法、および燃焼制御装置ならびに燃焼制御方法(特許)
  • 情報処理装置、情報処理方法、燃焼制御装置、および燃焼制御方法(特許)
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  田口 千恵(Chie Taguchi)　

  学術論文

  • 黒木学・田口千恵・川上裕大・小林輝樹 (2021).外的操作による線形回帰モデルの変化について. 日本品質管理学会誌.
  • 東川智樹・田口千恵・宮川雅已・黒木学 (2022). 効果復元法と条件付き操作変数法を用いた総合効果の統合型推定量. 日本品質管理学会誌．
  • 宮川雅已・田口千恵 (2022). 信号の真値が未知なときの等SN比性の検定. 日本品質管理学会誌．

  受賞歴

  • 第15回日本統計学会春季集会学生優秀発表賞
  • 統計質保証推進協会統計検定センター長賞
  • 日本品質管理学会最優秀論文賞

  その他

  • 日本学術振興会特別研究員DC1
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  南茂 尚義(Hisayoshi Nanmo)　

  学術論文

  • Kuroki, M. and Nanmo, H. (2020). Variance formulas for estimated mean response and predicted response with external intervention based on the back-door criterion in linear structural equation models. AStA Advances in Statistical Analysis.
  • Takeshige-Amano, H., Saiki, S., Fujimaki, M., Ueno, S., Li, Y., Hatano, T., Ishikawa, K., Oji, Y., Mori, A., Okuzumi, A., Tsunemi, T., Daida, K., Ishiguro, Y., Imamichi, Y., Nanmo, H., Nojiri, S., Funayama, M., Hattori, N. (2020). Shared metabolic profile of caffeine in Parkinsonian disorders. Movement Disorders.
  • Nanmo,H. and Kuroki, M. (2021). Exact variance formula for the estimated mean outcome with external intervention based on the front-door criterion in Gaussian linear structural equation models. Journal of Multivariate Analysis．
  • Matsuoka, H., Nanmo, H., Nojiri, S., Nagao, M. and Nishizaki, Y. (2021). Projected numbers of knee and hip arthroplasties up to the year 2030 in Japan. Journal of Orthopaedic Science.
  • Nanmo,H. and Kuroki, M. (2022). Partially adaptive Lp regularized regression for estimating linear causal effects. The Thirty-Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2022).

  受賞歴

  • 日本品質管理学会第49回年次大会研究発表会優秀発表賞受賞
  • 日本品質管理学会第50回年次大会研究発表会優秀発表賞受賞
  • 令和元年度理工学府学業優秀者表彰(横浜国立大学大学院)
  • 令和2年度理工学府学業優秀者表彰(横浜国立大学大学院)
  • 令和2年度理工学府博士前期課程優秀学生表彰（横浜国立大学大学院・理工学府長）
  • 論文顕彰（YNU CREATS論文賞, 横浜国立大学）
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  手塚 大樹(Taiki Tezuka)　

  学術論文

  • Kuroki, M. and Tezuka, T. (2023). The estimated causal effect on the variance based on the front-door criterion in Gaussian linear structural equation models: An unbiased estimator with the exact variance. Statistical Papers.
  • Tezuka, T. and Kuroki, M. (2023). An Unbiased Estimator of the Causal Effect on the Variance based on the Back-door Criterion in Gaussian Linear Structural Equation Models. Journal of Multivariate Analysis．
  • 丸山凌平・手塚大樹・黒木学 (2023). 線形構造方程式モデルにおけるフロントドア推定量と操作変数推定量の統合化による総合効果の推定について. 応用統計学会誌.

  受賞歴

  • 2022 ANQ Congress Best Paper Award
  • 令和4年度理工学府学業優秀者表彰(横浜国立大学大学院)
  • 論文顕彰（YNU CREATS論文賞, 横浜国立大学）
  • 令和5年度理工学府学業優秀者表彰(横浜国立大学大学院)
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  小川 航世(Kosei Ogawa)　

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  吉田 悠夏(Haruka Yoshida)　

  学術論文

  • 吉田 悠夏・黒木学 (2023). 情報論的主変数選択規準とその性質について. 日本行動計量学会誌.
  • 吉田 悠夏・黒木学 (2023). 偏相関係数行列の逆行列を利用した主変数選択規準とグラフィカル・モデルに基づく特徴づけ. 日本品質管理学会誌.
  • Yoshida, H. and Kuroki, M. (2024). Proportion-based sensitivity analysis of uncontrolled confounding bias in causal inferfence. The Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2024).

  受賞歴

  • 日本品質管理学会第131回研究発表会優秀発表賞
  • 日本品質管理学会第133回研究発表会(関西支部)奨励賞
  • 2023年度日本経営工学会関東支部学生論文発表会発表奨励賞
  • 第18回日本統計学会春季集会優秀発表賞
  • 統計質保証推進協会統計検定センター長賞

その他、数理科学教育プログラムから３年生（数理科学演習A・B：最大４名）と４年生（卒業研究：定員は年度によって異なります）を受け入れています。