教員業績データベース - 土田　潤 | 京都女子大学

（最終更新日 : 2025-03-14 13:25:14）

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ツチダ　ジュン
土田　潤

所属京都女子大学データサイエンス学部データサイエンス学科

職種講師

学位
	同志社大学修士（文化情報学）
	同志社大学博士（文化情報学）
2015/04/01～2018/03/31	同志社大学大学院文化情報学研究科文化情報学専攻博士後期課程修了
2013/04/01～2015/03/31	同志社大学大学院文化情報学研究科文化情報学専攻博士前期課程修了
2009/04/01～2013/03/31	同志社大学文化情報学部文化情報学科卒業

著書・論文歴
論文	Bayesian geographically weighted regression using fused Lasso prior Spatial Statistics 66 (共著) 2025/02/12
論文	Quantile outcome adaptive lasso: Covariate selection for inverse probability weighting estimator of quantile treatment effects Statistical Methods in Medical Research 34,69-84頁 (共著) 2024/12/12
論文	傾向スコアを用いた分位点処置効果のIPW 推定法における共変量選択について計算機統計学 37 (1),3-17頁 (共著) 2024/09/08
論文	Analysis of contingency table by two-mode two-way multidimensional scaling with Bayesian estimation Analysis of Categorical Data from Historical Perspectives: Essays in Honour of Shizuhiko Nishisato (共著) 2024/01/26
論文	Canonical dependency analysis using a bias-corrected　χ2 statistics matrix (共著) 2024/01/08
全件表示（19件）

学会発表
2024/12	Q-matrix estimation in cognitive diagnostic models by using overlapping clustering (Computational and Methodological Statistics 2024)
2024/12	量質混在データに対するグループ間の情報借用を伴うMultiple Group SEM について (024 年度日本分類学会シンポジウム)
2024/10	重複クラスタリングを用いた認知診断モデルにおけるQ 行列の推定法について (日本計算機統計学会第38 回シンポジウム)
2024/08	Bayesian mixture SEM for ordinal categorical data (The 26th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2024))
2024/08	Supervised dimension reduction for instrumental variables estimation with some invalid instruments (The 26th International Conference on Computational Statistics)
全件表示（86件）

受賞学術賞
2021	日本行動計量学会肥田野直・水野欽司賞（奨励賞）
2016	日本分類学会奨励賞

所属学会
2019	American Statistics Association
2017	日本行動計量学会
2015	日本統計学会
2014	日本計算機統計学会
2014	日本分類学会

職歴
2021/04/01 ～ 2023/03/31	同志社大学文化情報学部助教
2018/04/01 ～ 2021/03/31	東京理科大学工学部情報工学科助教

現在の専門分野
統計科学キーワード(多変量データ解析)

研究課題・受託研究・科研費
2022 ～ 2026	分位点を推定する多変量解析法に対する非対称ノルムを用いた統一的な表現法 *
2019 ～ 2021	解釈容易性を担保した次元縮約法の開発 *

学生及び受験生へのメッセージ
「データサイエンス」と聞いたとき，文系と理系のどちらをイメージするでしょうか？数学や情報を使うため，多くの方は理系の学問であるとイメージされるかもしれません．しかし「データから意味のある情報を抽出する」ためには，数値計算だけでなく，データ自体の背景情報が重要です．背景情報をしっかりと調査することは，おそらく文系の学問のイメージがしっくりくるのではないでしょうか．自身を「文系・理系」の枠でとらえず，もっと自由にそして楽しく様々なことを学んでいただければと思います．

研究テーマ
2015	マーケティングデータの分析
2015	非対称関係性データの解析法
2017	スポーツデータ解析

委員会・協会等
2021/04/01 ～ 2024/03/31	日本計算機統計学会会計理事
2021/04/01 ～	日本分類学会広報幹事
2019/04/01 ～ 2024/03/31	日本行動計量学会運営委員
2019/04/01 ～	日本分類学会和文誌編集委員