慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1982年04月

  -

  1987年11月

  日本ユニバック株式会社(現 BIPROGY)

• 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 】

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• 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 】

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• 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 】

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• 情報通信 / 統計科学 （Statistical Science）

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

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 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• 統計科学百科事典

  南 美穂子, 丸善出版, 2018年12月

  担当範囲: マルチレベル解析など12項目

• 新版医学統計学ハンドブック

  丹後俊郎 ・松井茂之 編, 朝倉書店, 2018年07月

  担当範囲: 6章　線形回帰モデル

• 岩波データサイエンス Vol．3 特集：因果推論――実世界のデータから因果を読む

  中村知繁，南美穂子, 岩波書店, 2016年06月

  担当範囲: 傾向スコアを用いたバント効果の推定 ノーアウト１塁のバントは，得点確率を有意に高めるか!?

• フィナンシャルERM ―金融・保険の統合的リスク管理―（翻訳）

  南 美穂子, 朝倉書店, 2014年03月

  担当範囲: 第10章, 第12章

• 医学統計学の事典

  南 美穂子, 朝倉書店, 2010年06月

  担当範囲: 270-271

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Bias-Adjusting Observer Species Composition Estimates of Tuna Caught by Purse-Seiners Using Port-Sampling Data: A Mixed-Effects Modeling Approach Based on Paired Well-Level Data

  Cleridy E Lennert-Cody, Cristina De La Cadena, Luis Chompoy, Mark N Maunder, Daniel W Fuller, Ernesto Altamirano Nieto, Mihoko Minami, Alexandre Aires-da-Silva

  Fishes （MDPI）  10 （ 10 ） 494 2025年10月

  研究論文（学術雑誌）, 査読有り

  • Access to Document (DOI)

• Peripubertal lung growth pattern in Japanese school children

  Konno S., Taguri M., Odajima H., Minami M., Takebayashi T., Nitta H., Nishimura M.

  Physiological Reports 13 （ 16 ）  2025年08月

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  The peripubertal growth pattern of lung function remains underexplored in relation to height growth. This study aimed to first clarify the relationship between the age at peak growth velocity in lung function variables and the age at peak height velocity (APHV) and second identify sex differences in lung function growth patterns. Lung function and height were measured annually in children aged 9–15 years (elementary schools, N = 1307; junior high schools, N = 792) from 2011 to 2018. Children were categorized quarterly according to APHV, using the Super Imposition by Translation and Rotation model. The age at peak growth velocity for forced vital capacity (FVC) and forced expiratory volume in 1 s (FEV<inf>1</inf>) lagged behind APHV by 2–12 months. The later the APHV, the greater the numerical lag, although this was not significant. In males, but not females, the trajectory of FEV<inf>1</inf>/FVC values gradually decreased to reach the lowest levels and then gradually increased with age (U-shaped curve) in all quartiles. Both FVC and FEV<inf>1</inf> overwhelmed in males compared with those in females when the height exceeded 150–160 cm. Our results highlight significant variability in peripubertal lung growth with height and sex-related differences in the growth of airways and parenchymal components.

  • Access to Document (DOI)

• All-Cause and Cause-Specific Mortality Associated with Long-Term Exposure to Fine Particulate Matter in Japan: The Ibaraki Prefectural Health Study

  Michikawa T., Nishiwaki Y., Asakura K., Okamura T., Takebayashi T., Hasegawa S., Milojevic A., Minami M., Taguri M., Takeuchi A., Ueda K., Sairenchi T., Yamagishi K., Iso H., Irie F., Nitta H.

  Journal of Atherosclerosis and Thrombosis 32 （ 8 ） 982 - 993 2025年

  ISSN  13403478

  　概要を見る

  Aims: Long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5) is causally associated with mortality and cardiovascular disease. However, in terms of cardiovascular cause-specific outcomes, there are fewer studies about stroke than about coronary heart disease, particularly in Asia. Furthermore, there remains uncertainty regarding the PM2.5-respiratory disease association. We examined whether long-term exposure to PM2.5 is associated with all-cause, cardiovascular and respiratory disease mortality in Japan. Methods: We used data of 46,974 participants (19,707 men; 27,267 women), who were enrolled in 2009 and followed up until 2019, in a community-based prospective cohort study (the second cohort of the Ibaraki Prefectural Health Study). We estimated PM2.5 concentrations using the inverse distance weighing methods based on ambient air monitoring data, and assigned each participant to administrative area level concentrations. A Cox proportional hazard model was applied to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) of mortality. Results: During the average follow-up of 10 years, we confirmed 2,789 all-cause deaths. All outcomes including stroke mortality did not significantly increase as the PM2.5 concentration increased. For non-malignant respiratory disease mortality, the multivariable adjusted HR per 1 µg/m³ increase in the PM2.5 concentration was 1.09 (95% CI = 0.97–1.23). Conclusions: In this population exposed to PM2.5 at concentrations of 8.3–13.1 µg/m³, there was no evidence that long-term exposure to PM2.5 had adverse effects on mortality. Weak evidence of positive association observed for non-malignant respiratory disease mortality needs further studies in other populations.

  • Access to Document (DOI)

• Covariate Selection Strategy for the Extended Propensity Score to Adjust for Missing Not at Random Data

  Shintaro Yoneyama, Mihoko Minami

  International Journal of Statistics and Probability （Canadian Center of Science and Education）  13 （ 4 ） 26 - 41 2024年11月

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り,  ISSN  1927-7040

  　概要を見る

  Abstract
  Missing data can introduce biases in the estimation of the indicator of interest if appropriate adjustments are not made. The case of Missing Not at Random (MNAR), a missing mechanism in which the missingness also depends on the missing values themselves, has been under-explored. When an outcome has MNAR data, one method to estimate the population mean of the outcome is using the extended propensity score. This method first estimates the extended propensity score, which is the missing probability conditional on the outcome and covariates. Then, the population mean of the outcome is estimated using these estimates. In this paper, we discuss which variables should be included in or excluded from the extended propensity score model to obtain an unbiased estimate of the population mean with small standard errors. First, we show which covariates, at a minimum, should be included in the model of missing probability so that the population mean estimator of the outcome is consistent. Next, we show that the inclusion of some covariates in the missing probability model results in a large variance of the population mean estimates even if they explain the missing probability well. Then, we verify these arguments using simulation experiments and argue that to obtain unbiased, small-variance estimates of the population mean, it is desirable to include only those covariates necessary for consistency. This study allows us to obtain such estimates when the outcome is MNAR and adjusted by the extended propensity score.

  • Access to Document (DOI)
  • Access to Document (DOI)

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

  Minami M., Lennert-Cody C.E.

  Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics 2024年06月

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 筆頭著者, 最終著者, 責任著者, 査読有り,  ISSN  10857117

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  Scientists often collect samples on characteristics of different observation units and wonder whether those characteristics have similar distributional structure. We consider methods to find homogeneous subpopulations in a multidimensional space using regression tree and clustering methods for distributions of a population characteristic. We present a new methodology to estimate a standardized measure of distance between clusters of distributions and for hierarchical testing to find the minimal homogeneous or near-homogeneous tree structure. In addition, we introduce hierarchical clustering with adjacency constraints, which is useful for clustering georeferenced distributions. We conduct simulation studies to compare clustering performance with three measures: Modified Jensen–Shannon divergence (MJS), Earth Mover’s distance and Cramér–von Mises distance to validate the proposed testing procedure for homogeneity. As a motivational example, we introduce georeferenced yellowfin tuna fork length data collected from the catch of purse-seine vessels that operated in the eastern Pacific Ocean. Hierarchical clustering, with and without spatial adjacency constraints, and regression tree methods were applied to the density estimates of length. While the results from the two methods showed some similarities, hierarchical clustering with spatial adjacency produced a more flexible partition structure, without requiring additional covariate information. Clustering with MJS produced more stable results than clustering with the other measures.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 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

  南, 美穂子

  科学研究費補助金研究成果報告書 2022年

• 離散構造の導入による離散資源配分問題の深化

  南, 美穂子

  科学研究費補助金研究成果報告書 2016年

• 生物資源評価、環境リスク評価のための時空間モデリングと応用

  南, 美穂子

  科学研究費補助金研究成果報告書 2013年

• 知識基盤社会を支える統計教育の新展開 : 小中高と大学・社会を繋ぐ教育システムの研究

  南, 美穂子

  科学研究費補助金研究成果報告書 2013年

• 混獲データの解析

  南, 美穂子

  科学研究費補助金研究成果報告書 2010年

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• Model for Bycatch and Clustering Method for Distributions

  Mihoko Minami

  International Day of Women in Statistics and Data Science, 

  2024年10月

  , 

  口頭発表（招待・特別）, CAUCUS FOR WOMEN IN STATISITCS AND DATA SCIENCE

• Bayesian Clustering for Distributions

  南美穂子, Cleridy E. Lennert-Cody

  アメリカ合同統計学会 （ポートランド） , 

  2024年08月

  , 

  口頭発表（一般）, アメリカ統計学会

• Bayesian Clustering for Distributions

  Mihoko Minami

  RIMS Symposium: Statistical Learning Methods for Dynamical Modeling and Applications, 

  2024年07月

  , 

  口頭発表（一般）

• Partitioning of space by clustering for distributions and testing homogeneity of clusters

  南美穂子, Cleridy E. Lennert-Cody

  応用統計学会 2024 年年会 （福岡） , 

  2024年05月

  , 

  口頭発表（一般）, 応用統計学会

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

  南美穂子, Cleridy E. Lennert-Cody

  BOSTON-KEIO-TSINGHUA WORKSHOP 2023 （ボストン） , 

  2023年06月

  , 

  口頭発表（一般）, ボストン大学、慶應義塾大学、精華大学

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

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• 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 】

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 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 統計科学特論Ａ

  2024年度

• 生命保険数学特論（ＯＬＩＳ生命保険寄附講座）

  2024年度

• 統計科学同演習

  2024年度

• 統計科学輪講

  2024年度

• 統計科学概論

  2024年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

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• 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 】

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 】

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 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2024年05月

  -

  2026年04月

  会長, 応用統計学会

• 2024年05月

  -

  2026年04月

  理事, 統計関連学会連合

• 2023年04月

  -

  継続中

  Coordinating Editor, Japanese Journal of Statistics and Data Science

• 2022年04月

  -

  継続中

  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

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