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J-GLOBAL ID:201901010634951068   Update date: May. 21, 2024

Shun Matsuura

マツウラ シュン | Shun Matsuura
Affiliation and department:
Job title: Associate Professor
Research field  (1): Statistical science
Research keywords  (4): Statistical Quality Control ,  Multivariate Analysis ,  Statistics ,  Applied Statistics
Research theme for competitive and other funds  (4):
  • 2015 - 現在 応答曲面法に関する統計学的研究
  • 2020 - 2025 多変量重回帰モデルにおける統計的推定に関する研究
  • 2015 - 2020 応答曲面法に関する統計学的研究
  • 2011 - 2015 多次元確率分布の主要点に関する研究
Papers (44):
  • Koji Tsukuda, Shun Matsuura. High-dimensional hypothesis testing for allometric extension model. Journal of Multivariate Analysis. 2023. 197. 105208
  • Shun Matsuura. Bayes estimator of process capability index Cpk with a specified prior mean. Communications in Statistics - Theory and Methods. 2023. 52. 7. 2215-2227
  • Shun Matsuura, Hiroshi Kurata. Statistical estimation of quantization for probability distributions: best equivariant estimator of principal points. Machine Learning, Optimization, and Data Science (7th International Conference, LOD 2021, Grasmere, UK, October 4-8, 2021, Revised Selected Papers, Part I). 2022. 13163. 430-441
  • Shun Matsuura, Hiroshi Kurata. Optimal estimator under risk matrix in a seemingly unrelated regression model and its generalized least squares expression. Statistical Papers. 2022. 63. 1. 123-141
  • Shun Matsuura, Hiroshi Kurata. Optimal covariance matrix estimators in a seemingly unrelated regression model. Proceedings 63rd ISI World Statistics Congress, 11 - 16 July 2021, Virtual. 2021. 312-314
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Books (1):
  • 統計的データ解析の基本
    サイエンス社 2019
Lectures and oral presentations  (65):
  • 高次元の設定におけるallometric extensionモデルの仮説検定について
    (日本数学会 2023年度秋季総合分科会)
  • Allometric extensionモデルに対する高次元仮説検定とその応用
    (2023年度 統計関連学会連合大会)
  • A study on estimation in multivariate allometric regression
    (6th International Conference on Econometrics and Statistics)
  • SURモデルにおける一般2次損失関数の下での最良共変推定量と一般化最小2乗推定量による表現について
    (2022年度 統計関連学会連合大会)
  • Testing allometric extension in high-dimensional and spiked eigenvalue situations
    (5th International Conference on Econometrics and Statistics)
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Education (4):
  • 2009 - 2009 Keio University Graduate School of Science and Technology School of Science for Open and Environmental Systems
  • 2007 - 2007 Keio University Graduate School of Science and Technology School of Science for Open and Environmental Systems
  • 2005 - 2005 Keio University Faculty of Science and Technology Department of Administration Engineering
  • 2005 - Keio University Faculty of Science and Technology Department of Administration Engineering
Professional career (1):
  • 博士(工学) (Keio University)
Work history (15):
  • 2021/10 - 現在 兼 東京大学非常勤講師(教養学部)
  • 2021/04 - 現在 兼 お茶の水女子大学非常勤講師(生活科学部)
  • 2019/04 - 現在 慶應義塾大学准教授(理工学部管理工学科)
  • 2019/04 - 現在 兼 東京大学非常勤講師(教養学部)
  • 2017/10 - 現在 兼 お茶の水女子大学非常勤講師(生活科学部)
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Committee career (29):
  • 2024/05 - 現在 応用統計学会 応用統計学会 2024-2025年度評議員
  • 2024/03 - 現在 日本品質管理学会 ANQ Congress Yokohama 2024 Committee Member
  • 2022/11 - 現在 日本品質管理学会 日本品質管理学会 第52-53年度理事
  • 2018 - 現在 Japanese Federation of Statistical Science Associations Japanese Journal of Statistics and Data Science, Associate Editor
  • 2017/11 - 現在 日本品質管理学会 第47年度理事
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Awards (8):
  • 2018/11 - 日本品質管理学会 第47年度 最優秀論文賞
  • 2014/08 - Asian Network for Quality Asian Network for Quality Congress 2014 Best Paper Award Model Selection for the Estimation of Principal Points for a Multivariate Binary Distribution
  • 2013/11 - 日本品質管理学会 日本品質管理学会 第42年度 JSQC Activity Acknowledgment賞
  • 2013/10 - Asian Network for Quality Asian Network for Quality Congress 2013 Best Paper Award Detection of Hidden Noise Factors in Product Array Experiments
  • 2011/09 - Asian Network for Quality 9th Asian Network for Quality Congress Best Paper Award A New Method for Estimating Error Variances in Split-Plot Experiments
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Association Membership(s) (7):
International Society for Business and Industrial Statistics ,  オペレーションズ・マネジメント&ストラテジー学会 ,  日本経営工学会 ,  日本オペレーションズ・リサーチ学会 ,  応用統計学会 ,  日本統計学会 ,  日本品質管理学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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