| 博士「数理学」 九州大学 2005年3月 |
統計解析
バイオ統計（医学統計）
経時データ解析
多変量データ解析 |
複雑な構造を有する高次元データのための統計的モデリング
バイオ統計学（医学統計学）
健康ビッグデータ解析 |
| 統計的モデリング, モデル選択, 関数データ解析, 多変量解析, 予測モデル・判別モデル, 高次元データ・次元縮小, 統計グラフィックス |
| ・日本統計学会, 応用統計学会, 日本計算機統計学会, 統計科学研究会, 日本計量生物学会, 国際計量生物学会 |
| http://lab.inf.shizuoka.ac.jp/araki/ |
[1]. Bayesian nonparametric quantile mixed-effects models via regularization using Gaussian process priors
Japanese Journal of Statistics and Data Science in press/ - （2022年） [査読] 有 [国際共著論文] 該当しない
[責任著者・共著者の別] 責任著者
[著者] Tanabe Y, Araki Y, Kinoshita M, Okamura H, Iwata S, Iwata O.
[2]. A New Quantitative Triage Method for Neonates in the Neonatal Intensive Care Unit That Evaluates Hospital Evacuation Priorities
Prehospital and Disaster Medicine / - in press （2022年） [査読] 有 [国際共著論文] 該当しない
[責任著者・共著者の別] 責任著者
[著者] Imai, K., Suzuki, T., Fukuya, S., Karasawa, Y., Bando Y, Sawaki, D., Araki, Y., Saitoh, S., Iwata, O.
[3]. 手話データの多変量関数主成分分析
ヒューマンインタフェース学会論文誌 22/4 - （2020年） [査読] 有 [国際共著論文] 該当しない
[責任著者・共著者の別] 責任著者
[著者] 櫻田京之介, 荒木由布子, 和泉勇希, 西田昌史
[4]. ガウス過程分位点回帰モデリングと新生児ホルモン分泌リズムの解明
2020年度科研費シンポジウム「多様な分野のデータに対する統計科学・機械学習的アプローチ」 予稿集 / - （2020年） [査読] 無 [国際共著論文] 該当しない
[責任著者・共著者の別] 共著者
[著者] 田辺佑太, 荒木由布子
[5]. ロジスティック回帰分析を用いた守備の評価の定量化
統計数理研究所共同研究リポート439, スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会 ７/ 123-128 （2020年） [査読] 無 [国際共著論文] 該当しない
[責任著者・共著者の別] 共著者
[著者] 中野空, 大嶋夏乃, 澤木大輔, 澤本拓真, 荒木由布子
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[1]. バイオ統計学の基礎 －医薬統計入門－ 第7刷
近代科学社 （2021年）
[著書の別]著書（教育）
[単著・共著・編著等の別] 共著
[著者]柳川 堯, 荒木 由布子
[備考] 2010年2月初版 発行
[2]. The Neuroscience of Dementia, volume 2: Genetics, Neurology, Behavior
Academic Press （2020年）
[著書の別]著書（研究）
[単著・共著・編著等の別] 共著
[著者]Yao H, Araki Y, Yamashita F, Sasaki M, Hashimoto M [担当頁] 373-387 |
[1]. 関数データ解析の基礎と実践
2021年度計量生物セミナー 「相関のあるデータの解析」 （2022年1月） 招待講演
[発表者]荒木由布子
[備考] オンライン
[2]. Functional survival analysis with convex clustering
The 14th International Conference on Computational and Methodological Statistics 2021 （2021年12月） 招待講演
[発表者]Yuko Araki
[備考] King's College London, UK (Hybrid)
[3]. 非線形構造を有する経時測定データのためのBayesian nonparametric quantile mixed-effects models
久留米大学バイオ統計センター公開セミナー （2021年11月） 招待講演
[発表者]荒木由布子
[備考] 久留米大学
[4]. Constructing a prediction model for ocular fundus abnormalities using health big data in Hamamatsu
第26回静岡健康・長寿学術フォーラム （2021年11月） 招待講演以外
[発表者]Sawaki, D., Mizunaga,N., Ojima, T., Akamatsu, Y., and Araki Y.
[備考] グランシップ
[5]. Changes in alcohol consumption pattern during the COVID-19 pandemic
第26回静岡健康・長寿学術フォーラム （2021年11月） 招待講演以外
[発表者]Bando, Y., Yamamoto, U., Ojima, T., Akamatsu, Y. and Araki Y.
[備考] グランシップ
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[1]. 企業等からの受託研究 人が物体に触れた時の挙動波形の分析手法に関する研究
代表 （ 2020年9月 ～ 2021年10月 ） |
[1]. 関数データ解析に基づく高次元データのための新たな統計的モデリングの開発と適用 （ 2020年4月 ～ 2023年3月 ） 基盤研究(C) 代表
[2]. 母親の録音言語は早産児の言語発達を改善するか？ （ 2020年4月 ） 基盤研究(A) 分担
[備考] 2020年4月～2025年3月
[3]. 高次元医用データのための関数データに基づく統計モデルの開発 （ 2014年4月 ～ 2018年3月 ） 若手研究(B) 代表
[4]. 医学研究における関数化データに基づく統計モデルの構築と適用 （ 2010年4月 ～ 2013年3月 ） 若手研究(B) 代表
[5]. 多状態生存時間データに対する関数分散分析法の開発と応用 （ 2008年4月 ～ 2011年3月 ） 基盤研究(B) 分担
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[1]. 「サッカー選手の試合時パフォーマンスビッグデータの数理統計学的分析」 （2019年9月 ) [提供機関] 浜松科学技術研究振興会 [制度名] 令和元年度科学技術試験研究助成金 [担当区分] 研究代表者
[2]. 「医工情分野の超高次元データ解析のための理論・応用間フィードバック型研究開発」 （2018年10月 - 2021年9月 ) [提供機関] 静岡大学高柳記念未来技術創造基金支援事業 [担当区分] 研究代表者
[3]. 「先端的統計モデリングと量子計算による個人と社会の統合」 （2018年4月 ) [提供機関] 静岡大学情報学部 [制度名] Ｘプロジェクト [担当区分] 研究分担者
[4]. ビッグデータに基づく要介護認定へのプロセス解明のための統計手法の開発 （2015年9月 ) [提供機関] 浜松科学技術研究振興会 [制度名] 村田基金研究助成 [担当区分] 研究代表者
[5]. （2014年4月 - 2015年3月 ) [提供機関] 日本私立学校振興共済事業団学術研究振興資金 [制度名] 若手研究者奨励金 [担当区分] 研究代表者
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[1]. 最優秀報告賞 P-Splineを用いたMixture Cure Modelの提案 （2021年9月)
[受賞者] 板東蓉子, 荒木由布子 [授与機関] 静岡大学情報学部研究推進室
[2]. 優秀賞 Functional Convex Clusteringの提案と数値実験による既存手法との比較 （2021年9月)
[受賞者] 澤木大輔, 櫻田京之介, 荒木由布子 [授与機関] 静岡大学情報学部研究推進室
[3]. 奨励賞 時空間の影響を考慮した大気汚染物質と新型コロナウイルス感染症の関連分析 （2021年9月)
[受賞者] 四方勇作, 荒木由布子 [授与機関] 静岡大学情報学部研究推進室
[4]. 第10回スポーツデータ解析コンペティション奨励賞 初回走者一塁におけるエンドランの成功要因分析 （2021年1月)
[受賞者] 田邊倭（静岡大学），Kim Taejin（静岡大学），板東蓉子（静岡大学），荒木由布子（静岡大学） [授与機関] 日本統計学会 スポーツ統計分科会
[備考] シンポジウム「スポーツアナリティクスと統計科学」
第10回スポーツデータ解析コンペティション審査会
主催：日本統計学会スポーツ統計分科会・情報・システム研究機構統計数理研究所
[5]. 応用統計学会優秀ポスター発表賞（2019年5月年会） 基底関数展開を用いた非線形分位点混合効果モデルの提案 （2019年5月)
[受賞者] 田辺佑太，荒木由布子 [授与機関] 応用統計学会
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[1]. 第16回 Biostatistics Network 参加 ，修士1年生1名発表. 板東蓉子, p-スプラインを用いたsemiparametric mixture cure model （2021年9月 )
[備考] オンライン開催
[2]. 令和3年度浜松医大健康社会医学講座・静岡大学情報学部荒木研究室研究発表交流会 （2021年9月 )
[備考] 学部生4名、修士2名 発表、
オンライン開催
[3]. 第15回 Biostatistics Network 参加 ，修士1年生1名発表. 櫻田京之介, 多変量関数主成分分析を利用した手話学習者の3次元多部位動作解析. （2020年9月 )
[備考] オンライン開催
[4]. 令和2年度浜松医大健康社会医学講座・静岡大学情報学部荒木研究室研究発表交流会 （2020年9月 )
[備考] 学部生4名、修士2名 発表、
オンライン開催
[5]. 浜松医大健康社会医学講座・静大情報学部荒木研究室研究交流会 （2019年9月 )
[備考] 4名発表（学部4年4名）, 浜松医科大学.
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