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J-GLOBAL ID:200901026819367890   Update date: Sep. 11, 2024

KOYAMA Shinsuke

コヤマ シンスケ | KOYAMA Shinsuke
Affiliation and department:
Job title: Associate Professor
Research field  (1): Applied mathematics and statistics
Research theme for competitive and other funds  (5):
  • 2024 - 2027 A selection of spatial scale of population statistics by non-Poission GPS poin ts
  • 2022 - 2027 ソーシャルメディアのモニタリングを強化するためのグラフ時系列モデルの構築
  • 2017 - 2020 Time series modeling of mud pulse telemetry with multiple modulators
  • 2015 - 2017 Inverse analysis of transcription elongation process using Bayesian Inference
  • 2012 - 2015 Statistical analysis of hierarchical structure of neural spike trains
Papers (34):
  • Florian Kogelbauer, Shinsuke Koyama, Daniel E. Callan, Shigeru Shinomoto. Mechanical optimization of skateboard pumping. Physical Review Research. 2024. 6. 3
  • Shinsuke Koyama. Estimating effective reproduction number revisited. Infectious Disease Modelling. 2023. 8. 4. 1063-1078
  • Shinsuke Koyama. Multivariate epidemic count time series model. PLOS ONE. 2023. 18. 6. e0287389-e0287389
  • Koyama, Shinsuke The, Institute of, Statistical Mathematics. Hawke-tpye count time series models. Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics. 2021. 69. 165-180
  • 朴 堯星, 前田 忠彦, 小山 慎介, 河合 恒, 東京都健康長寿医療センター研究所. 定住意向の促進に関する分析:地方移住者と地域住民を対象とした調査を中心に. 計画行政. 2021. 44. 78-88
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Books (1):
  • イベント時系列解析入門 (統計スポットライト・シリーズ 6)
    近代科学社 2023 ISBN:4764906619
Lectures and oral presentations  (61):
  • Coarse-grained Hawkes processes
    (第18回 数理モデリング研究会 2024)
  • 多次元感染症時系列モデル
    (第14回数理モデリング研究会 2022)
  • Point process analysis of social data
    (2021)
  • 状態空間モデルを用いたCOVID-19実効再生産数の推定
    (AIMR-IFS-ISM合同ワークショップ2021 2021)
  • 状態空間法によるCOVID-19の再生産数推定
    (第11回数理モデリング研究会 2020)
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Committee career (2):
  • 2022 - 2023 日本統計学会 庶務理事
  • 2019 - 2020 日本統計学会 大会企画・行事委員会委員
Association Membership(s) (3):
THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY ,  日本神経回路学会 ,  日本物理学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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