【データサイエンス学部】阿部研究室の学生2名が日本計算機統計学会で口頭発表しました

京都女子大学において開催された日本計算機統計学会第39回シンポジウム（11月9日）において，データサイエンス学部・阿部研究室の2名の学生が以下の生物統計学に関する口頭発表をそれぞれ行いました．また，シンポジウムには研究室のデータサイエンス学部3年生7名が参加し統計学の最新の研究発表に刺激を受けたようでした．

発表者の前里さんと奥野さんはまだ学部生であり生物統計学の勉強を始めて日が浅いですが，長い時間をかけて先行研究の英語論文を読み，自ら予稿集を書きRによるプログラミングコードの作成，発表スライドの作成・発表という一連の研究活動を行いました．次年度も更に研究を深めてもらいたいと思います．

〇前里安古, 植村直紀, 栗原叶暖, 石川貴恵, 松尾優杏, 中川敦夫, 阿部貴行．
共変量欠測を伴うデータを用いた傾向スコアマッチング．
日本計算機統計学会第39回シンポジウム，2025年11月9日，京都．

〇奥野 陽, 平野 真太郎, 井上紫苑, 川俣実憂, 辻 来未, 中川敦夫, 阿部貴行．
経時測定データに対する多重補完法．
日本計算機統計学会第39回シンポジウム，2025年11月9日，京都．

発表の概要：
生物統計学（biostatistics）とは，統計学を生物学的な課題解決へ適用する科学の分野で，より一般的には統計学を医学やヘルスサイエンスの課題に適用する科学の分野です．近年，生物統計学の方法はビジネス・マーケティングなど多様な領域で広く活用されています．
2つの発表は，例えば新薬の平均因果効果を推測の対象とする場面で，傾向スコアマッチングという方法を使う際と経時測定データに対する混合効果モデルという方法を使う際のデータの欠測に対する対処について近年の手法（ベイズ統計学を使っています）の性能を比較・評価しました．