南 美穂子 (ミナミ ミホコ)

Minami, Mihoko

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所属(所属キャンパス)

理工学部 数理科学科 (矢上)

職名

教授

HP

経歴 【 表示 / 非表示

  • 1982年04月
    -
    1987年11月

    日本ユニバック株式会社(現 日本ユニシス)

  • 1995年04月
    -
    1999年03月

    東京理科大学理学部, 理学部応用数学科, 助手

  • 1999年04月
    -
    2009年03月

    大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所, 数理・推論研究系 , 准教授

  • 1999年04月
    -
    2009年03月

    総合研究大学院大学, 数物科学研究科 統計科学専攻, 准教授

  • 2001年09月
    -
    2008年03月

    慶應義塾大学 , 理工学部 , 非常勤講師

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学歴 【 表示 / 非表示

  • 1982年03月

    お茶の水女子大学, 理学部, 数学科

    大学, 卒業

  • 1990年06月

    カリフォルニア大学サンディエゴ校数学部マスターコース, 数学部

    アメリカ合衆国, 大学, 卒業

  • 1993年12月

    カリフォルニア大学サンディエゴ校数学部Ph.D.コース, 数学部

    アメリカ合衆国, 大学, 卒業

学位 【 表示 / 非表示

  • Ph.D., カリフォルニア大学サンディエゴ校, 課程, 1993年12月

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 統計科学 (Statistical Science)

研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 環境リスク解析, 

    2009年04月
    -
    継続中

  • 周期的平滑化法による環境データの解析, 

    2009年
    -
    継続中

  • 分布に対する回帰・分類問題, 

    2008年
    -
    継続中

  • 非正規性の強いデータからの特徴量の抽出方法, 

    2007年
    -
    継続中

     研究概要を見る

    海洋生物の混獲数データのように非正規性の強いデータから特徴量を抽出する統計手法の研究。視点をかえると非正規データの次元の削減問題と捉えることができる

  • 生物資源評価, 

    2005年04月
    -
    継続中

 

著書 【 表示 / 非表示

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論文 【 表示 / 非表示

  • Exposure to PM2.5 and Lung Function Growth in Pre- and Early-Adolescent Schoolchildren A Longitudinal Study Involving Repeated Lung Function Measurements in Japan

    Toru Takebayashi, Masataka Taguri, Hiroshi Odajima et al.

    Annals of the American Thoracic Society 19 ( 5 ) 763 - 772 2022年05月

    研究論文(学術雑誌), 査読有り

  • Causal Subclassification Tree Algorithm and Robust Causal Effect Estimation via Subclassification

    Tomoshige Nakamura, Mihoko Minami

    International Journal of Statistics and Probability 10 ( 1 ) 40 - 57 2020年11月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  1927-7032

  • Cluster analysis methods applied to daily vessel location data to identify cooperative fishing among tuna purse-seiners

    Lennert-Cody C.E., Maunder M.N., Román M.H., Xu H., Minami M., Lopez J.

    Environmental and Ecological Statistics (Environmental and Ecological Statistics)  27 ( 4 ) 649 - 664 2020年08月

    研究論文(学術雑誌), 査読有り,  ISSN  13528505

     概要を見る

    © 2020, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Management of large-scale pelagic fisheries relies heavily on fishery data to provide information on tuna population status because, for widely distributed populations, the cost of collecting survey data is often prohibitively high. However, fishery data typically do not provide direct information on interactions among fishing vessels, and thus methods of analysis often assume that vessels operate independently, despite the belief that cooperative fishing occurs. Cluster analysis methods were applied to daily vessel location data collected by onboard fisheries observers to identify groups of tuna purse-seine vessels searching for fish close to each other in space. Some vessel groups were found to reoccur through time, both on daily and monthly or longer time scales. This temporal persistence and reoccurrence are interpreted as an indication of cooperative fishing. Results indicate that there may be multiple layers of vessel interactions, from groups of a few vessels to networks of larger numbers of vessels. The use of reoccurring vessel group characteristics to study the temporal and spatial persistence of areas of high tuna abundance is discussed.

  • Estimation of risk contributions with MCMC

    Koike T., Minami M.

    Quantitative Finance (Quantitative Finance)  19 ( 9 ) 1579 - 1597 2019年04月

    研究論文(学術雑誌), 査読有り,  ISSN  14697688

     概要を見る

    © 2019, © 2019 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group. Determining risk contributions of unit exposures to portfolio-wide economic capital is an important task in financial risk management. Computing risk contributions involves difficulties caused by rare-event simulations. In this study, we address the problem of estimating risk contributions when the total risk is measured by value-at-risk (VaR). Our proposed estimator of VaR contributions is based on the Metropolis-Hasting (MH) algorithm, which is one of the most prevalent Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. Unlike existing estimators, our MH-based estimator consists of samples from the conditional loss distribution given a rare event of interest. This feature enhances sample efficiency compared with the crude Monte Carlo method. Moreover, our method has consistency and asymptotic normality, and is widely applicable to various risk models having a joint loss density. Our numerical experiments based on simulation and real-world data demonstrate that in various risk models, even those having high-dimensional (≈500) inhomogeneous margins, our MH estimator has smaller bias and mean squared error when compared with existing estimators.

  • Max-Stable Processによる年最大日降水量データ解析

    樫山文音、南美穂子

    応用統計学 (応用統計学会)  47 ( 2&3 ) 51 - 70 2018年12月

    査読有り,  ISSN  0285-0370

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

研究発表 【 表示 / 非表示

  • Regression Tree and Clustering for Distributions, and Homogeneous Structure of Population Characteristics

    Mihoko Minami

    Waseda International Symposium (早稲田大学) , 

    2021年03月

    早稲田大学

  • 分布に基づいたクラスタリングに対する階層手順による多重検定

    南美穂子, Cleridy E. Lennert-Cody

    2020年度統計関連学会連合大会, 

    2020年09月

    口頭発表(一般)

  • Jensen-Shannon ダイバージェンスを用いた分布に対する回帰樹,クラスタリング,多重比較

    南美穂子, Cleridy E. Lennert-Cody

    2019年度統計関連学会連合大会, 

    2019年09月

  • 分布のクラスタリングと空間の分割

    南 美穂子, Cleridy E. Lennert-Cody

    統計数理研究所共同研究集会「環境・生態データと統計解析」, 

    2018年10月

  • Analysis of Decision Makers' Strategies

    Mihoko MInami

    Joint Statistical Meeting 2018 (Vancouver, Canada) , 

    2018年07月

    口頭発表(一般), American Statistical Association

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競争的研究費の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 分布データの解析手法,統計的推測法の提案と生物資源評価,生態・環境データへの応用

    2021年04月
    -
    2026年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 南 美穂子, 基盤研究(C), 補助金,  研究代表者

  • 環境リスク解析・生物資源評価のための統計的モデリングと解析手法

    2017年04月
    -
    2021年03月

    独立行政法人 日本学術振興会, 科学研究費補助金(文部科学省・日本学術振興会), 南美穂子, 補助金,  研究代表者

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    本研究は,環境リスク解析と生物資源評価のための,統計的モデリングと解析手法の提案を目的とする.

受賞 【 表示 / 非表示

  • Jacob Wolfowitz prize

    Mihoko Minami and Kunio Shimizu, 2001年12月, American Journal of Mathematical and Management Sciences, ML and REML estimation of Matusita's measure for two bivariate normal distributions with missing observations

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 統計科学特論A

    2022年度

  • 生命保険数学特論(OLIS生命保険寄附講座)

    2022年度

  • 統計科学輪講

    2022年度

  • 数学2A

    2022年度

  • 数理統計学第1同演習

    2022年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 / 非表示

  • データサイエンス特別講義

    慶應義塾大学理工学研究科

    2019年04月
    -
    2020年03月

    秋学期

  • 数理統計学第二

    慶應義塾大学理工学部

    2019年04月
    -
    2020年03月

    秋学期

  • 数学2B

    慶應義塾大学理工学部

    2019年04月
    -
    2020年03月

    秋学期

  • 統計輪講

    慶應義塾

    2014年04月
    -
    2015年03月

    秋学期, 専任, 1時間

  • データ解析同演習

    慶應義塾

    2014年04月
    -
    2015年03月

    秋学期, 演習, 専任, 1時間

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社会活動 【 表示 / 非表示

  • 微小粒子状物質等疫学調査研究検討会 環境省 水・大気環境局

    2010年09月
    -
    継続中
  • AISM 編集委員会

    2006年04月
    -
    2014年03月

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 国際計量生物学会 IBC2012 実行委員会, 

    2009年11月
    -
    2012年09月
  • 国際計量生物学会 IBC2010 国際プログラム委員会, 

    2007年07月
    -
    2010年12月
  • 2004年度統計関連学会連合大会 事務局, 

    2003年10月
    -
    2004年09月
  • 2003年度統計関連学会連合大会 事務局, 

    2002年10月
    -
    2003年09月
  • Fourth International Sysmposium on Independent Component Analysis and blind source Separation (ICA2003), 

    2002年04月
    -
    2003年04月

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2022年04月
    -
    2024年03月

    委員長, 日本統計学会多様性推進特別委員会

  • 2021年09月
    -
    2023年09月

    委員長, 日本統計学会学会活動特別委員会

  • 2021年04月
    -
    2023年03月

    代議員, 日本統計学会

  • 2020年10月
    -
    2026年09月

    連携会員, 日本学術会議

  • 2020年05月
    -
    2024年05月

    編集理事, 応用統計学会

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