橋本 真太郎SHINTARO HASHIMOTO

Last Updated :2022/12/01

所属・職名
大学院先進理工系科学研究科 准教授
ホームページ
メールアドレス
s-hashimotohiroshima-u.ac.jp
自己紹介
数理統計学の研究をしています.特に,ベイズ統計学の理論と応用に興味があります.

基本情報

主な職歴

  • 2015年10月01日, 2017年03月31日, 広島大学, 大学院理学研究科, 特任助教
  • 2017年04月01日, 2019年03月31日, 広島大学, 大学院理学研究科, 助教
  • 2019年04月01日, 2020年03月31日, 広島大学, 大学院理学研究科, 准教授
  • 2020年04月01日, 広島大学, 大学院先進理工系科学研究科, 准教授

学歴

  • 筑波大学, 大学院数理物質科学研究科, 数学専攻 博士後期課程, 日本, 2013年04月, 2015年11月
  • 筑波大学, 大学院数理物質科学研究科, 数学専攻 博士前期課程, 日本, 2011年04月, 2013年03月
  • 筑波大学, 理工学群, 数学類, 日本, 2007年04月, 2011年03月

学位

  • 修士(理学) (筑波大学)
  • 博士(理学) (筑波大学)

教育担当

  • 【学士課程】 総合科学部 : 総合科学科 : 総合科学プログラム
  • 【学士課程】 理学部 : 数学科 : 数学プログラム
  • 【博士課程前期】 先進理工系科学研究科 : 先進理工系科学専攻 : 数学プログラム
  • 【博士課程後期】 先進理工系科学研究科 : 先進理工系科学専攻 : 数学プログラム

担当主専攻プログラム

  • 数学プログラム

研究分野

  • 数物系科学 / 数学 / 数学基礎・応用数学

研究キーワード

  • 数理統計学

所属学会

  • 日本数学会
  • 日本統計学会
  • International Society of Bayesian Analysis

教育活動

授業担当

  1. 2022年, 教養教育, 3ターム, 数学の世界[旧パッケージ]
  2. 2022年, 教養教育, 1ターム, 微分積分学I
  3. 2022年, 教養教育, 3ターム, 微分積分学II[1教自,1教数]
  4. 2022年, 学部専門, 4ターム, データ解析序説
  5. 2022年, 学部専門, 3ターム, 数理科学演習I
  6. 2022年, 学部専門, 4ターム, 数理科学演習II
  7. 2022年, 学部専門, セメスター(前期), 数学情報課題研究
  8. 2022年, 学部専門, セメスター(後期), 数学情報課題研究
  9. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 総合数理セミナー
  10. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 総合数理セミナー
  11. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 1ターム, 総合数理基礎講義A
  12. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 2ターム, 総合数理基礎講義B
  13. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 3ターム, 総合数理基礎講義C
  14. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 数学演習
  15. 2022年, 修士課程・博士課程前期, セメスター(前期), 数学特別演習A
  16. 2022年, 修士課程・博士課程前期, セメスター(後期), 数学特別演習B
  17. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 数学特別研究
  18. 2022年, 博士課程・博士課程後期, 年度, 数学特別研究

研究活動

学術論文(★は代表的な論文)

  1. ★, Bhattacharyya-Type Information Inequality for the Bayes Risk, COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS, 44巻, 24号, pp. 5213-5224, 2015
  2. Reference prior based on a general divergence for multi-parameter non-regular models, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 1954号, pp. 125-133, 2015
  3. Second-order asymptotic comparison of the MLE and MCLE for a two-sided truncated exponential family of distributions, COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS, 45巻, 19号, pp. 5637-5659, 2016
  4. Robust estimation of skew-normal distribution with location and scale parameters via log-regularly varying functions, International Journal of Statistics and Systems, 12巻, 4号, pp. 813-822, 2017
  5. Robust estimation of location and scale parameters for skew-normal distribution using log-Pareto function, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 2047号, pp. 67-76, 2017
  6. Comparison of two robust Bayes estimations using the divergence, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 2047号, pp. 55-65, 2017
  7. Moment matching priors for non-regular models, JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 203巻, pp. 169-177, 2019
  8. 一般ベイズ更新に基づく統計的推論の最近の発展について, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 2133巻, pp. 50-55, 2019
  9. Bobrovsky-Mayer-Wolf-Zakaiの下界の改良, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 2157巻, pp. 31-38, 2020
  10. ベイズリスクに対するバッタチャリャ型情報不等式, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 1860巻, pp. 1-8, 2013
  11. Objective priors via moment matching criterion for non-regular models, RIMS (Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University) kokyuroku, 2091巻, pp. 55-64, 2018
  12. Robust Bayesian Regression with Synthetic Posterior Distributions, ENTROPY, 22巻, 6号, 202006
  13. On Default Priors for Robust Bayesian Estimation with Divergences, ENTROPY, 23巻, 1号, 202101
  14. ★, Reference priors via alpha-divergence for a certain non-regular model in the presence of a nuisance parameter, JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 213巻, pp. 162-178, 202107
  15. Improvement of Bobrovsky-Mayor-Wolf-Zakai Bound, ENTROPY, 23巻, 2号, 202102
  16. ★, Predictive probability matching priors for a certain non-regular model, STATISTICS & PROBABILITY LETTERS, 174巻, 202107
  17. Robust Bayesian inference via gamma-divergence, COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS, 49巻, 2号, pp. 343-360, 20200117
  18. Robust Bayesian Changepoint Analysis in the Presence of Outliers, Proceedings of the 13th KES-IDT 2021 Conference (eds. Czarnowski, I., Howlett, R. J. & Jain, L. C.), Smart Innovation, Systems and Technologies, 238巻, pp. 469-478, 2021

著書等出版物

  1. 2022年06月01日, 標準ベイズ統計学, 朝倉書店, 教科書, 共著, Peter, D. Hoff (著),入江薫,菅澤翔之助,橋本真太郎 (訳)

招待講演、口頭・ポスター発表等

  1. Robust Bayesian inference based on quasi-posterior distributions, 橋本真太郎, 統計談話会, 2017年06月02日, 通常, 日本語, 放射能影響研究所 (Radiation Effects Research Foundation)
  2. ダイバージェンスに基づくベイズ推定量の漸近的性質とロバスト性について, 橋本真太郎, 統計サマーセミナー2017, 2017年08月06日, 通常, 日本語, 鬼怒川パークホテルズ (木楽館)
  3. Asymptotic properties and robustness for the Bayes estimator based on the divergence, 橋本真太郎, 中川智之, 2017年度統計関連学会連合大会, 2017年09月05日, 通常, 英語, 南山大学
  4. 非正則な確率分布族に対するmoment matching priorについて, 橋本真太郎, RIMS 研究 会「Statistical Inference and Modelling」, 2018年03月06日, 通常, 日本語, 京都大学数理解析研究所
  5. Robust parameter estimation based on quasi-posterior distributions, 橋本真太郎, RIMS 研究集会「高次元量子雑音の統計モデリング」, 2018年11月08日, 招待, 日本語, 京都大学数理解析研究所
  6. Moment matching priors for non-regular cases, 橋本真太郎, 2019年度統計関連学会連合大会, 2019年09月11日, 通常, 日本語, 滋賀大学
  7. Robust Bayesian linear modeling, 橋本真太郎, RIMS 研究集会「統計モデルの新展開」, 2020年03月, 通常, 日本語, 京都大学数理解析研究所
  8. 非正則モデルに対するベイズ予測型確率一致事前分布について, 橋本真太郎, 日本数学会2021年度秋季総合分科会, 2021年09月, 通常, 日本語, 千葉大学 (online)
  9. Bayes リスクに対する Bhattacharyya 型情報不等式について, 橋本真太郎, 科研費シンポジウム “統計科学の基礎的理論とその応用”, 2012年11月22日, 通常, 日本語, 国際奈良学セミナーハウス
  10. ベイズリスクに対する情報不等式について, 橋本真太郎, RIMS研究会「種々のモデルのための漸近展開とそれらに関連する話題」, 2013年03月04日, 通常, 日本語, 京都大学数理解析研究所
  11. Bayes リスクに対する情報不等式について, 橋本真太郎, 日本数学会2013年度年会, 2013年03月22日, 通常, 日本語, 京都大学
  12. 非正則な確率分布に対するダイバージェンス最大化による無情報事前分布について, 橋本真太郎, 科研費シンポジウム「統計的推測の理論的基礎とその応用」, 2014年12月01日, 通常, 日本語, 筑波大学
  13. Objective priors based on general divergence in non-regular case, 橋本真太郎, RIMS 研究会「New Advances in Statistical Inference and Its Related Topics」, 2015年03月11日, 通常, 日本語, 京都大学数理解析研究所
  14. Reference priors with maximum divergence for multi-parameter non-regular models, 橋本真太郎, 日本数学会2015年度年会, 2015年03月23日, 通常, 日本語, 明治大学
  15. Reference prior via alpha-divergence in a non-regular multi-parametric case, 橋本真太郎, 2015年度日本数学会秋季総合分科会, 2015年09月15日, 通常, 日本語, 京都産業大学
  16. On divergence measures leading to the invariant prior in non-regular case, 橋本真太郎, 研究集会「統計的推測における最近の展開」, 2015年12月07日, 通常, 日本語, 玄海ロイヤルホテル (福岡県宗像市)
  17. On some Bayesian information inequalities, 橋本真太郎, 統計談話会, 2016年01月15日, 通常, 英語, 放射能影響研究所 (Radiation Effects Research Foundation)
  18. Asymptotic theory for the truncated exponential family of distributions, 橋本真太郎, 統計サマーセミナー2016, 2016年08月11日, 通常, 日本語, サヤン・テラスホテル&リゾート (千葉県夷隅郡)
  19. Bayesian robustness for location and scale parameters in asymmetric distri- bution using log-regularly varying function, 橋本真太郎, 2016 年度統計関連学会連合大会, 2016年09月06日, 通常, 日本語, 金沢大学
  20. Information inequalities for the Bayes risk, 橋本真太郎, Tsukuba Workshop for Young Mathematicians, 2013年02月01日, 通常, 英語, Tsukuba Center for Institutes (Tsukuba-city, Ibaraki, Japan)
  21. Asymptotic properties of estimators for the truncated exponential family, 橋本真太郎, Hiroshima Conference on Statistical Science, 2016年12月, 招待, 英語, 広島大学
  22. Bayesian robustness to outliers by using super heavy tailed distributions, 橋本真太郎, RIMS 研究会「ベイズ推測とその関連する話題」, 2017年03月07日, 通常, 日本語, 京都大学数理解析研究所
  23. 外れ値にロバストなダイバージェンスを用いたベイズ推定について, 橋本真太郎, JST CREST AIP チャレンジシンポジウム「ビッグデータ利活用のための基盤構築とその応用」, 2017年02月16日, 通常, 日本語, 名古屋工業大学
  24. Robust estimation of asymmetric location-scale family by using log-regularly varying function, 橋本真太郎, 日本数学会 2016 年度年会, 2017年03月27日, 通常, 日本語, 首都大学東京
  25. Statistical inference in terms of Bayesian inverse problem, 橋本真太郎, Workshop for young scholars Control and inverse problems on waves, oscillations and flows - Mathematical analysis and computational methods -, 2017年08月, 招待, Ryoshinkan (良心館), Imadegawa Campus, Doshisha University
  26. Robust Bayesian estimation based on gamma-divergence, 橋本真太郎, 2018 International Society for Bayesian Analysis (ISBA) World Meeting, 2018年06月, 通常, 英語, The University of Edinburgh, UK
  27. Robust Bayesian inference via weighted likelihood functions, 橋本真太郎, York - Hiroshima Joint Symposium 2018 "Statistical Penalisation Methods and Dimension Reduction Methods for Economic and Financial Analysis", 2018年09月25日, 招待, 英語, York University, UK
  28. Robust Bayesian estimation using gamma divergence, Tomoyuki Nakagawa, Shintaro Hashimoto, The 11th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, 2018年12月, 通常, 英語, Italy
  29. Moment matching priors for non-regular models, 橋本真太郎, The 4th Eastern Asia Meeting on Bayesian Statistics, EAC-ISBA 2019, 2019年07月13日, 招待, 英語, 神戸大学
  30. Objective Priors in Robust quasi-Bayesian Inference using the Divergences, Tomoyuki Nakagawa, Shintaro Hashimoto, THE 4TH EASTERN ASIA MEETING ON BAYESIAN STATISTICS, EAC-ISBA 2019, 2019年07月, 通常, 英語, Kobe, Japan
  31. Robust Bayesian Inference using gamma divergence, Tomoyuki Nakagawa, Shintaro Hashimoto, 10th International Workshop on Simulation and Statistics, 2019年09月, 招待, 英語, University of Klagenfurt, Austria
  32. 一般事後分布に基づくベイズ推論とその応用, 橋本真太郎, 日本数学会2019年度秋季総合分科会, 2019年09月, 招待, 日本語, 金沢大学
  33. 非正則モデルに対するベイズ予測型確率一致事前分布について, 橋本真太郎, 慶應大学経済研究所計量経済学ワークショップ, 2021年, 招待, 日本語
  34. Robust Bayesian Changepoint Analysis in the Presence of Outliers, Shintaro Hashimoto, 13th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies KES-IDT-21, 2021年06月, 招待, 英語, Italy (online)
  35. Robust Bayesian regression with synthetic posterior, Shintaro Hashimoto, 4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2021), 2021年06月, 招待, 英語, Hong Kong (online)
  36. 非正則な統計モデルに対するベイズ予測のための確率一致事前分布, 橋本真太郎, 第8回統計科学セミナー, 2021年10月15日, 招待, 日本語, 東京理科大学, オンライン
  37. Approximate Gibbs sampler for Bayesian Huberized lasso regression, 橋本真太郎, 日本計算機統計学会 第36回大会, 2022年05月21日, 招待, 日本語, 愛媛県県民文化会館
  38. Bayesian sparse signal recovery for high-dimensional positive-valued data using shape-scale inverse-gamma mixtures, 橋本真太郎, 2022年度統計関連学会連合大会 - 2022 JSS-KSS-CSA Joint Session (1): Computational Statistics, 2022年09月05日, 招待, 英語, 成蹊大学(online)
  39. Sparse Bayesian inference on gamma-distributed observation, 橋本真太郎, 科研費シンポジウム「大規模複雑データの理論と方法論~新たな発展と関連分野への応用~」, 2022年11月05日, 招待, 日本語, つくば国際会議場

受賞

  1. 2013年03月, 茗溪会賞, 筑波大学

外部資金

競争的資金等の採択状況

  1. 科学研究費助成事業(若手研究), 非正則回帰モデルのベイズ推測理論とその応用, 2021年, 2024年
  2. 科学研究費助成事業(若手研究(B)), 非正則な統計モデルに対する客観ベイズ法に関する研究, 2017年, 2020年

社会活動

委員会等委員歴

  1. 庶務委員会, 2021年06月, 2023年06月, 一般社団法人日本統計学会

学術会議等の主催

  1. Tsukuba Workshop for Young Mathematicians, 主催者, 2013年02月
  2. 科研費シンポジウム「多変量データ解析法における理論と応用」, 世話人, 2018年12月
  3. The 4th Eastern Asia Meeting on Bayesian Statistics, EAC-ISBA 2019, Local organizing committee, 2019年07月
  4. 科研費シンポジウム 「ベイズ統計の理論と応用」, 開催責任者, 2022年03月

その他社会貢献活動(広大・部局主催含)

  1. 統計分析ソフト講習会「初めてのR」, 2016年, 広島大学東広島キャンパス, 講師, 社会人・一般
  2. 統計分析ソフト講習会「二度目のR」, 2017年, 広島大学東広島キャンパス, 講師, 社会人・一般
  3. 広島学院高校大学訪問, 結果から原因を探る統計学:ベイズ統計学, 2017年, 広島大学東広島キャンパス, 講師, 高校生
  4. 広島大学大学院先端物質科学研究科高エネルギー物理学研究室「夏の学校」, 統計学におけるベイズ法とその応用, 2019年, 国立三瓶青少年交流の家, セミナー・ワークショップ, 大学生
  5. 広島大学総合科学部 Open Lab., データ解析の数理, 2021年/08月, 講師, 高校生
  6. 福山市データ活用実践講座, ゼロからはじめるR, 福山市, 2021年/09月, 2021年/10月, オンライン開催, 講師, 出前授業, 社会人・一般
  7. Global Science Campus (GSC) 広島ステップステージセミナー, 線形回帰モデルとその応用, 広島大学高大接続・入学センター, 2022年/10月/30日, 広島大学東広島キャンパス, 講師, 高校生