長崎大学 情報データ科学部

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研究活動

教員紹介Staff Introduction

高橋 将宜 / Masayoshi TAKAHASHI
教員顔写真
役職・取得学位
総合生産科学域 准教授
情報データ科学部 准教授
博士(理工学)
修士(政治学)
メール
m-takahashinagasaki-u.ac.jp
研究者番号
50781861
着任年月日
令和2年4月1日
専門分野
統計科学、計量政治学、公的経済統計、欠測データ
就職実績 ― 民間機関、他大学等(略歴)
H13.3
慶應義塾大学文学部哲学科 卒業
H16.6
カリフォルニア州立大学ロサンゼルス校 政治学科修士課程 修了
H21.5
ミシガン州立大学政治学科博士課程 博士候補生(計量政治学)
H23.11
統計センター統計技術研究課 上級研究員
H28.4
東京外国語大学経営戦略情報本部 特任助教
H29.9
成蹊大学大学院理工学研究科理工学専攻 情報科学コース 博士(理工学)
H30.10
東京工業大学教育革新センター 特任講師
H30.12
専門統計調査士
H31.4
鹿児島国際大学経済学部 准教授
R1.9
経済統計学会賞 受賞

研究活動Research activities

 欠測データ処理:Rによる単一代入法と多重代入法(共立出版)
  • 調査/観察データに依拠する経済統計では、調査票によって情報を収集するが、売上高のような機微に渡る情報は回答されず、欠測することが多い。
  • 多重代入法は、最も汎用的な欠測データ解析法の1つである。
  • 多重代入法に特化した本邦初の書籍として、伝統的なアルゴリズムから最新のアルゴリズムまで、理論と応用の両面をカバーした。
  • 経済データに特徴的な右すその長い分布における欠測値処理は、これまであまり扱われてこなかった。
  • 経済データ特有の問題も豊富に扱い、2019年度経済統計学会賞を受賞した。
研究活動1
 入試成績と入学後GPAの分析:Institutional Researchに活用
  • 入試成績では全受験生の結果が観測されるが、入学後GPAでは入試合格者の結果しか観測されない。
  • 不合格者のGPAは観測されず、欠測データの問題として処理しなければならない。
  • 不合格者の分布も考慮し、多重代入法を応用して、入試成績とGPAの相関を分析した。
  • 合格者のみの相関係数は、不合格者も考慮に入れた場合の相関係数を過小評価していることがわかる。
研究活動2

教育活動Educational activities

担当授業
情報データ科学部:
技術英語Ⅰ、技術英語Ⅱ、ベイズ統計学、社会・観光情報学Ⅲ、初年次セミナー、卒業研究

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