Presentation



  国際発表 (学会):

  1. Koki Kirishima, Mineaki Ohishi, Ryoya Oda, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh & Hirokazu Yanagihara.
    Applicability of TreeSHAP to analyze real estate data.
    The 26th International Conference on COMPUTATIONAL STATISTICS, Organized Invited Session: Clustering and classification for complex data (Organizer: Sato-Ilic, M.).
    The University of Giessen, Giessen, Germany (Hybrid). 2024/8/27 -- 30.
  2. Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    On Lasso Poisson regression for categorical variables.
    The 26th International Conference on COMPUTATIONAL STATISTICS, Organized Invited Session: Clustering and classification for complex data (Organizer: Sato-Ilic, M.).
    The University of Giessen, Giessen, Germany (Hybrid). 2024/8/27 -- 30.
  3. Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Poisson regression with categorical explanatory variables via Lasso using the median as a baseline.
    The 16th International KES Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: Statistical Analysis and Model Selection for Complex Structed Data (Chairs: Monden, R. & Yamamura, M.).
    Hotel Vila Galé Santa Cruz, Santa Cruz, Portugal (Hybrid). 2024/6/19 -- 21.
  4. Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Additive Poisson regression via forced categorical covariates and generalized fused Lasso.
    The 27th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, Invited Session: Knowledge-based Data Analysis for Complex Data (Chair: Sato-Ilic, M.).
    Royal Olympic Hotel, Athens, Greece (Hybrid). 2023/9/6 -- 8.
  5. Koki Kirishima, Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Comparison of prediction methods for spatial data using real estate data.
    The 25th International Conference on COMPUTATIONAL STATISTICS, Organized Invited Session: Recent clustering methods for complex data (Organizer: Sato-Ilic, M.).
    Birkbeck, University of London, London, UK (Hybrid). 2023/8/22 -- 25.
  6. Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Clustering for category variables in linear regression via generalized fused Lasso.
    The 25th International Conference on COMPUTATIONAL STATISTICS, Organized Invited Session: Recent clustering methods for complex data (Organizer: Sato-Ilic, M.).
    Birkbeck, University of London, London, UK (Hybrid). 2023/8/22 -- 25. (Online).
  7. Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Spatio-temporal analysis of rates derived from count data using generalized fused Lasso.
    The 15th International KES Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: Recent Development of Multivariate Analysis and Model Selection (Chairs: Monden, R. & Yamamura, M.).
    Barcelo Aran Mantegna Hotel, Rome, Italy. 2023/6/14 -- 16.
  8. Mineaki Ohishi, Koki Kirishima, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh & Hirokazu Yanagihara.
    Geographically weighted sparse group Lasso: local and global variable selections for GWR.
    The 15th International KES Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: Recent Development of Multivariate Analysis and Model Selection (Chairs: Monden, R. & Yamamura, M.).
    Barcelo Aran Mantegna Hotel, Rome, Italy. 2023/6/14 -- 16. (Oral).
  9. Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Spatio-temporal adaptive fused Lasso for proportion data.
    The 13th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: Spatial Data Analysis and Sparse Estimation (Chair: Yamamura, M.).
    KES Virtual Conference Centre. 2021/6/14 -- 16.
  10. Mineaki Ohishi, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh & Hirokazu Yanagihara.
    Optimizations for categorizations of explanatory variables in linear regression via generalized fused Lasso.
    The 13th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: Spatial Data Analysis and Sparse Estimation (Chair: Yamamura, M.).
    KES Virtual Conference Centre. 2021/6/14 -- 16. (Video).
  11. Keisuke Fukui, Mineaki Ohishi, Mariko Yamamura & Hirokazu Yanagihara.
    A fast optimization method for additive model via partial generalized ridge regression.
    The 12th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: High-Dimensional Data Analysis and Its Applications (Chair: Sato-Ilic, M.).
    KES Virtual Conference Centre. 2020/6/17 -- 19.
  12. Mineaki Ohishi, Hirokazu Yanagihara & Hirofumi Wakaki.
    Optimization of generalized Cp criterion for selecting ridge parameters in generalized ridge regression.
    The 12th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies, Invited Session: High-Dimensional Data Analysis and Its Applications (Chair: Sato-Ilic, M.).
    KES Virtual Conference Centre. 2020/6/17 -- 19. (Video).
  13. Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    A fast algorithm for solving model selection criterion minimization problem in generalized ridge.
    IMS - Asia Pacific Rim Meeting 2018, Contributed Paper Sessions.
    National University of Singapore. 2018/6/26 -- 29. (Oral).

  国際発表 (その他):

  1. Mineaki Ohishi.
    Variable selection and prediction for geographically weighted regression.
    The 9th CWRU×TOHOKU Joint Workshop.
    Tohoku University, Sendai, Japan. 2023/8/7 -- 8. (Oral).
  2. Hirokazu Yanagihara, Mariko Yamamura, Mineaki Ohishi, Keisuke Fukui, Hiroko Solvang, Nils Øien & Tore Haug.
    Estimation of spatial effects by generalized fused Lasso for nonuniformly sampled spatial data using body condition data set from common minke whales.
    IMR-Waseda Workshop: Advances in pragmatic computational methodologies for fish stock assessment, human impact, and environmental factor on marine ecosystems.
    Institute of Marine Research, Bergen, Norway. 2023/3/28 -- 29.
  3. Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Equivalence under optimal regularization parameters between generalized ridge and adaptive-Lasso estimates in linear regression with orthogonal explanatory variables.
    Hiroshima Statistics Study Group seminars.
    Radiation Effects Research Foundation, Hiroshima. 2017/11/24. (Oral).
  4. Mineaki Ohishi & Hirokazu Yanagihara.
    Equivalence between adaptive-Lasso and generalized ridge estimates in linear regression with orthogonal explanatory variables after optimizing regularization parameters.
    Capital Normal University-Hiroshima University Joint conference on Mathematics.
    Capital Normal University, Beijing, China. 2017/9/21 -- 22. (Oral).

  国内発表 (学会):

  1. 桐島功希・大石峰暉・小田凌也・栁原宏和.
    Network Lasso のための最適化法の比較.
    2024年度統計関連学会連合大会, 線形モデル一般.
    東京理科大学神楽坂キャンパス (ハイブリッド). 2024/09/01 -- 05.
  2. 大石峰暉・栁原宏和.
    欠損データに対する fused Lasso の最適化について.
    2024年度統計関連学会連合大会, 線形モデル一般.
    東京理科大学神楽坂キャンパス (ハイブリッド). 2024/09/01 -- 05. (口頭).
  3. 小野真彦・栁原宏和・小田凌也・大石峰暉.
    Comparison of generalized ridge regression with non-negative ridge parameters and allowance of negative ridge parameters.
    2024年度統計関連学会連合大会, モデル選択.
    東京理科大学神楽坂キャンパス (ハイブリッド). 2024/09/01 -- 05.
  4. 大石峰暉・栁原宏和.
    線形回帰モデルにおけるカテゴリ変数の選択.
    2023年度統計関連学会連合大会, 線形回帰モデル・モデル選択 (2).
    京都大学吉田キャンパス. 2023/9/3 -- 7. (口頭).
  5. 桐島功希・大石峰暉・小田凌也・栁原宏和.
    説明変数の個数が標本数を越える場合での一般化リッジ回帰におけるリッジパラメータ最適化法の比較.
    2023年度統計関連学会連合大会, 線形回帰モデル・モデル選択 (1).
    京都大学吉田キャンパス. 2023/9/3 -- 7.
  6. 大石峰暉・永井勇・小田凌也・栁原宏和.
    階層的グループ Lasso による GMANOVA モデルの変数選択と次数選択.
    2022年度統計関連学会連合大会, 多変量解析 (2).
    成蹊大学 (ハイブリッド). 2022/9/4 -- 8. (口頭).
  7. 大石峰暉・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    Generalized fused Lasso による説明変数のカテゴリの最適化.
    2021年度統計関連学会連合大会, 空間統計.
    オンライン. 2021/9/5 -- 9. (口頭).
  8. 大石峰暉・山村麻理子・栁原宏和.
    ロジスティック回帰モデルにおける generalized fused Lasso の座標降下法.
    第15回日本統計学会春季集会, ポスターセッション.
    オンライン. 2021/3/8 -- 13. (ポスター).
    優秀発表賞・統計検定センター長賞受賞.
  9. 鈴木裕也・大石峰暉・小田凌也・栁原宏和.
    Best subset selection in multivariate linear regressions via discrete first-order algorithms.
    2019年度統計関連学会連合大会, モデル選択・正則化法.
    滋賀大学彦根キャンパス. 2019/9/8 -- 12.
  10. 福井敬佑・大石峰暉・小田凌也・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    Variable selection method for nonparametric varying coefficient model via group lasso penalty.
    2019年度統計関連学会連合大会, 空間統計一般.
    滋賀大学彦根キャンパス. 2019/9/8 -- 12.
  11. 大石峰暉・福井敬祐・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    Estimation of geographically varying coefficient model via group fused Lasso.
    2019年度統計関連学会連合大会, コンペティションセッション.
    滋賀大学彦根キャンパス. 2019/9/8 -- 12. (口頭).
  12. 大石峰暉・福井敬祐・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    マンションの賃料に対する地域効果の推定法の比較.
    行動計量学会岡山地域部会第71回研究会・第172回岡山統計研究会.
    岡山理科大学. 2019/3/16. (口頭).
    優秀賞受賞.
  13. 大石峰暉・福井敬祐・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    Fused Lasso を用いた地域分類 ～マンションの賃料に対する地域効果のモデリング～.
    2018年度統計関連学会連合大会, コンペティションセッション.
    中央大学後楽園キャンパス. 2018/9/9 -- 13. (口頭).
  14. 大石峰暉.
    Fused Lasso によるマンション賃料の地域効果クラスタリング.
    行動計量学会岡山地域部会第67回研究会・第167回岡山統計研究会.
    岡山理科大学. 2018/3/17. (口頭).
    優秀賞受賞.
  15. 大石峰暉・福井敬祐・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    Clustering of regional effects in apartment rents by fused Lasso.
    第12回日本統計学会春季集会, ポスターセッション.
    早稲田大学早稲田キャンパス. 2018/3/4. (ポスター).
  16. 大石峰暉・栁原宏和.
    Equivalence between adaptive-Lasso and generalized ridge estimates in linear regression with orthogonal explanatory variables after optimizing regularization parameters.
    2017年度統計関連学会連合大会, コンペティションセッション.
    南山大学名古屋キャンパス. 2017/9/3 -- 6. (口頭).
  17. 大石峰暉.
    直交する説明変数の下での線形回帰モデルにおける一般化リッジ型 L2 ペナルティと Adaptive-Lasso 型 L1 ペナルティでの最適な回帰係数の同等性.
    行動計量学会岡山地域部会第63回研究会・第163回岡山統計研究会.
    岡山理科大学. 2017/3/18. (口頭).
    優秀賞受賞.
  18. 大石峰暉・栁原宏和.
    Equivalence between optimized regression coefficients by adaptive-Lasso type L1 penalty and generalized ridge type L2 penalty in linear regression with orthogonal explanatory variables.
    第11回日本統計学会春季集会, ポスターセッション.
    政策研究大学院大学. 2017/3/5. (ポスター).
  19. 大石峰暉・栁原宏和・藤越康祝.
    一般化リッジ回帰におけるリッジパラメータ選択のための情報量規準最小化問題の解析解.
    2016年度統計関連学会連合大会, モデル選択.
    金沢大学角間キャンパス. 2016/9/4 -- 7. (口頭).

  国内発表 (その他):

  1. 大石峰暉.
    ネットワーク Lasso の最適化について.
    第6回青葉山統計科学セミナー.
    東北大学. 2024/05/22. (口頭).
  2. 大石峰暉.
    On the variable selection and prediction by geographically weighted sparse group Lasso.
    統計数理研究所 共同利用 2023年度重点型研究 研究集会 「高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合」.
    統計数理研究所. 2024/03/08. (口頭).
  3. 大石峰暉.
    Kick-one-out 法に基づいた回帰におけるクラスタリング.
    2023年度科研費シンポジウム 「統計科学・機械学習・情報数学の最前線」.
    東北大学青葉山キャンパス. 2024/01/26 -- 27. (口頭).
  4. 大石峰暉.
    線形回帰モデルのカテゴリ変数に対するカテゴリ選択と変数選択.
    2023年度科研費シンポジウム 「データサイエンスにおける統計的理論・方法論の新展開」.
    九州大学伊都キャンパス. 2023/11/13 -- 14. (口頭).
  5. 大石峰暉・桐島功希・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    Sparse group Lasso による地理的加重回帰の局所的かつ大域的な変数選択.
    研究集会 "多変量統計学・統計的モデル選択の新展開".
    広島大学. 2023/3/16 -- 18. (口頭).
  6. 栁原宏和・大石峰暉・岡村健介・伊藤嘉道・若木宏文.
    一般化 Group Fused Lasso 最適化のためのベクトル差分ノルム型罰則付き二次形式の最小化アルゴリズム.
    2021年度金曜セミナー, 広島統計グループ.
    広島大学. 2021/11/26.
  7. 大石峰暉・山村麻理子・栁原宏和.
    Generalized fused Lasso ロジスティック回帰の最適化と時空間分析.
    2021年度金曜セミナー, 広島統計グループ.
    広島大学. 2021/7/2. (オンライン).
  8. 鈴木裕也・大石峰暉・小田凌也・栁原宏和.
    多変量線形回帰における discrete first-order algorithm を用いた変数選択法の提案.
    2019年度金曜セミナー, 広島統計グループ.
    広島大学. 2019/12/20.
  9. 大石峰暉・福井敬祐・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    偏りのある空間データに対する空間効果の推定法.
    統計サマーセミナー2019.
    国民宿舎ひびき, 福岡. 2019/8/5 -- 8. (口頭).
  10. 大石峰暉・福井敬祐・岡村健介・伊藤嘉道・栁原宏和.
    generalized Lasso を用いた地域効果のクラスタリング.
    2018年度金曜セミナー, 広島統計グループ.
    広島大学. 2019/2/8. (口頭).
  11. 大石峰暉.
    罰則付き推定法の正則化パラメータ最適化.
    統計サマーセミナー2017.
    鬼怒川パークホテルズ, 栃木. 2017/8/5 -- 8. (口頭).
  12. 大石峰暉・栁原宏和.
    リッジパラメータ選択のための GCV 最小化問題における罰則項の比較.
    Bayes Inference and Its Related Topics 研究会, RIMS共同研究.
    京都大学数理解析研究所. 2017/3/6 -- 8. (口頭).
  13. 大石峰暉・栁原宏和・藤越康祝.
    一般化リッジ回帰におけるリッジパラメータ選択のための情報量規準最小化問題.
    2016年度金曜セミナー, 広島統計グループ.
    広島大学. 2016/12/16. (口頭).
  14. 大石峰暉.
    主成分回帰におけるLassoのチューニングパラメータ選択のための GCV 最小化問題.
    研究集会 "統計的推論における最近の展開".
    宮島コーラルホテル, 広島. 2016/12/4 -- 5. (口頭).