2025/06/06 更新

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タカイ　ケイジ
高井　啓二
TAKAI,Keiji
所属
ビジネスデータサイエンス学部 教授
職名
教授
外部リンク

学位

  • 博士 （ 2009年3月 ）

研究分野

  • 自然科学一般 / 応用数学、統計数学

学歴

  • 大阪大学   基礎工学研究科   システム創成

    - 2009年

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  • 大阪大学   基礎工学研究科   システム創成

    - 2005年

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  • 大阪大学   人間科学部

    - 2003年

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  • 大阪大学   基礎工学研究科   システム創成

    2009年

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  • 大阪大学   基礎工学研究科   システム創成

    2005年

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所属学協会

論文

  • Model Selection with Missing Data Embedded in Missing-at-Random Data 査読

    Keiji Takai, Kenichi Hayashi

    Stats   6 ( 2 )   495 - 505   2023年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：MDPI AG  

    When models are built with missing data, an information criterion is needed to select the best model among the various candidates. Using a conventional information criterion for missing data may lead to the selection of the wrong model when data are not missing at random. Conventional information criteria implicitly assume that any subset of missing-at-random data is also missing at random, and thus the maximum likelihood estimator is assumed to be consistent; that is, it is assumed that the estimator will converge to the true value. However, this assumption may not be practical. In this paper, we develop an information criterion that works even for not-missing-at-random data, so long as the largest missing data set is missing at random. Simulations are performed to show the superiority of the proposed information criterion over conventional criteria.

    DOI： 10.3390/stats6020031

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  • Incomplete-data Fisher scoring method with steplength adjustment 査読

    Keiji Takai

    Statistics and Computing   30 ( 4 )   871 - 886   2020年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    Abstract

    An incomplete-data Fisher scoring method is proposed for parameter estimation in models where data are missing and in latent-variable models that can be formulated as a missing data problem. The convergence properties of the proposed method and an accelerated variant of this method are provided. The main features of this method are its ability to accelerate the rate of convergence by adjusting the steplength, to provide a second derivative of the observed-data log-likelihood function using only the functions used in the proposed method, and the ability to avoid having to explicitly solve the first derivative of the object function. Four examples are presented to demonstrate how the proposed method converges compared with the EM algorithm and its variants. The computing time is also compared.

    DOI： 10.1007/s11222-020-09923-z

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    その他リンク： http://link.springer.com/article/10.1007/s11222-020-09923-z/fulltext.html

  • A Framework of ASP for Shopping Path Analysis 査読

    Katsutoshi Yada, Kei Miyazaki, Keiji Takai, Kohei Ichikawa

    Proceedings - 2017 4th Asia-Pacific World Congress on Computer Science and Engineering, APWC on CSE 2017   49 - 54   2018年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/APWConCSE.2017.00017

    Web of Science

    Scopus

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  • On the use of the selection matrix in the maximum like- lihood estimation of normal distribution models with missing data 査読

    Keiji Takai

    Communications in Statistics – Theory and Methods   47,14,3992-3407   2018年

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  • Global Distribution of Watches A network analysis of trade relations 査読

    Pierre-Yves Donze, Ken Ishibashi, Bo Wu, Yuta Kaneko, Kei Miyazaki, Keiji Takai

    2017 17TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING WORKSHOPS (ICDMW 2017)   605 - 611   2017年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/ICDMW.2017.86

    Web of Science

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  • Finite-sample analysis of impacts of unlabeled data and their labeling mechanisms in linear discriminant analysis 査読

    Kenichi Hayashi, Keiji Takai

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION   46 ( 1 )   184 - 203   2017年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/03610918.2014.957847

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  • Shop area visit ratio, stay time, and sales outcomes: In-depth analysis based on RFID data 査読

    Zhen Li, Ken Ishibashi, Keiji Takai, Katsutoshi Yada

    2015 2nd Asia-Pacific World Congress on Computer Science and Engineering, APWC on CSE 2015   2016年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.  

    DOI： 10.1109/APWCCSE.2015.7476231

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  • Effects of unlabeled data on classification error in normal discriminant analysis 査読

    Keiji Takai, Kenichi Hayashi

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   147   66 - 83   2014年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.jspi.2013.11.004

    Web of Science

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  • A framework for analysis of the effect of time on shopping behavior

    Keiji Takai, Katsutoshi Yada

    JOURNAL OF INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS   41 ( 1 )   91 - 107   2013年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10844-012-0223-6

    Web of Science

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  • Asymptotic inference with incomplete data 査読

    高井 啓二

    Communications in Statistics: Theory and Methods   2012年

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  • A framework for analysis of the effect of time on shopping behavior 査読

    高井啓二, 矢田勝俊

    Journal of Intelligent Information Systems   41   2012年

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  • Exploration of Dependencies among Sections in a Supermarket Using a Tree-Structured Undirected Graphical Model 査読

    Keiji Takai

    12TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING WORKSHOPS (ICDMW 2012)   324 - 331   2012年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/ICDMW.2012.105

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  • Analysis of NMAR missing data without specifying missing-data mechanisms in a linear latent variate model 査読

    Yutaka Kano, Keiji Takai

    JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS   102 ( 9 )   1241 - 1255   2011年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.jmva.2011.04.007

    Web of Science

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  • Clockwise and anti-clockwise directions of customer orientation in a supermarket: Evidence from RFID data

    Marina Kholod, Keiji Takai, Katsutoshi Yada

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   6883 ( 3 )   304 - 309   2011年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1007/978-3-642-23854-3_32

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  • Finding Latent Groups of Customers via the Poisson Mixture Regression Model

    Keiji Takai, Katsutoshi Yada

    2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC)   3603 - 3608   2011年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Constrained EM algorithm with projection method 査読

    高井 啓二

    Computational Statistics   1-14   2011年

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  • Relation between Stay-Time and Purchase Probability Based on RFID Data in a Japanese Supermarket 査読

    Keiji Takai, Katsutoshi Yada

    KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT III   6278   254 - 263   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Conditions for elimination of factor indeterminacy in time series factor analysis 査読

    高井 啓二

    New Trends in Psychometrics   443-452   2009年

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  • Simple Computation of Maximum Likelihood Estimates in Latent Class Model with Equality and Constant Constraints 査読

    Keiji Takai, Yutaka Kano

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION   38 ( 3 )   654 - 665   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/03610910802604179

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  • Test of independence in a 2 × 2 contingency table with nonignorable nonresponse 査読

    高井 啓二

    Computational Statistics & Data Analysis   52 ( 12 )   5229 - 5241   2008年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.csda.2008.04.029

    Web of Science

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書籍等出版物

  • 欠測データの統計科学--医学と社会科学への応用--

    高井啓二, 星野崇宏, 野間久史（ 担当： 共著）

    岩波書店  2016年4月 

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • アイトラッキングを用いた投資家の意思決定における認知プロセスの体系化

    研究課題/領域番号：22H00888  2022年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    矢田 勝俊, 岩崎 拓也, 木村 麻子, 高井 啓二, 石橋 健, 李 振

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    配分額：16640000円 （ 直接経費：12800000円 、 間接経費：3840000円 ）

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  • EMアルゴリズムに代わる欠測データを用いたパラメータ推定法の開発

    研究課題/領域番号：18K11205  2018年4月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    高井 啓二

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    配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）

    本年度はいろいろな欠測データメカニズム下での情報量規準の開発と，完全にランダムな欠測の下での行列の一致推定の問題に取り組んだ．これまで開発されてきた情報量規準には応用上重大な問題点があった．それは情報量規準によって変数を選択するとき，欠測データメカニズムを一切考慮していないことであった．本来，欠測データメカニズムがランダムな欠測でない限り，情報量規準は適用できないはずである．しかし，従来の情報量規準を用いると，適用できないはずの欠測データメカニズムも選択してしまうことがあった．そこで，本年度は， 手に入る全てのデータを用いるときにはランダムな欠測であるという仮定をおいて，情報量規準を開発した．ここでおいた仮定は，変数が多ければ多いほど欠測を生じさせる変数がデータに含まれるという現実によく対応している．この仮定の下であれば，どのようなパラメータであっても一致推定可能になる．さらに，推定量の分散を小さくすることも可能となる．この情報量規準によって任意の変数のセットが選ばれても，パラメータは一致推定できるので，正確な情報量規準が計算できる．もう一つの研究では，完全にランダムな欠測の状況下での行列が，特にサンプルサイズが小さい場合に，非正定値になってしまう場合に対する対策法を開発した．このような問題が起きると，分散共分散行列が正定値であることを仮定している一般的な多変量解析法は一切使えなくなってしまう．対策としては，情報量をできるだけ減らさずに行列を正定値に変形することが重要になる．本年度は，非正定行列から最も近い正定値を固有値分解を用いて作成する方法を組み込んだアルゴリズムを作成した．

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  • パスデータの融合による研究フロンティアの創出

    研究課題/領域番号：16H02034  2016年4月 - 2021年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    矢田 勝俊, 高井 啓二, 宮崎 慧, 石橋 健, 李 振, 里村 卓也, 金子 雄太, 中原 孝信, 左 毅, 市川 昊平

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    配分額：38090000円 （ 直接経費：29300000円 、 間接経費：8790000円 ）

    多様なパスデータを用いた解析、モデル化を行うために、（1）消費者行動モデルの構築、（2）国際ワークショップの開催、（3）パスデータ融合の体系化に取り組み2019年度の計画通り研究を遂行することができた。
    （1）2018年度に実施した店舗実験で収集したパスデータをもとに、様々な消費者行動モデルを構築した。セルフコントロールが店内購買行為に与える時系列の影響についてモデル化に成功、また視線追跡を統合し、個人の異質性を前提とした確率モデルを提示することができた。
    （2）国際ワークショップの開催では、KES2019に併設する形で招待セッションを主催し、5本の発表を受入ながら、ブダペスト（ハンガリー）で行われた。顧客動線、視線追跡などの発表も含め、重要な意見の交換が行われた。そしてIEEEが主催する国際会議ICDMに併設する形で、Data mining for serviceという国際ワークショップを主催し、多くの発表を受入ながら、本提案の発表を行った。また、天野教授（ハーバード大学）やWedel教授（メリーランド大学）と議論しながら、体系化について貴重なアイデアを得ることができた。特にバースト検知手法を用いた混雑状況予測モデルについて、体系化が進み、論文化のめどをつけることができた。
    （3）体系化については、上述したような海外の研究者との議論を通して体系化のアイデアをまとめつつ、本提案チームの中で議論を深めることができた。ただし、3月に実施予定であった今期、最後の打合せが新型コロナウイルス感染症の感染拡大をうけて中止になった。

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  • How serious is nonignorable missingness?

    研究課題/領域番号：16K12402  2016年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的萌芽研究

    狩野 裕, 岩崎 学, 高井 啓二, 大津 起夫, 廣瀬 慧, 菊地 賢一, 伊森 晋平, 森川 耕輔, 今田 美幸, 高木 義治, 長瀬 真利雄

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    配分額：3380000円 （ 直接経費：2600000円 、 間接経費：780000円 ）

    無視不可能な欠測(NMAR)が存在するとき，欠測メカニズムを組み入れない尤度（観測尤度）に基づく最尤推定量(MLE)にはバイアスが生じる。本研究では，そのバイアスを理論的に評価する方法論を新規に開発した。その結果に基づき，適切な補助変数を導入することがMLEのバイアスを減少させること，および不適切な補助変数の導入はバイアスを増加させることを証明した。
    欠測メカニズムと観測変数間の因果関係とが独立にバイアス評価に関与する状況の数学的本質を解明した。
    欠測メカニズムの特定においてセミパラメトリック法を採用し，欠測メカニズムに要求される強い仮定を緩和した下での統計的推測方法を発展させた。

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  • 欠測データ解析における新しい無視可能条件の構築と推定量の分布の研究

    研究課題/領域番号：26730022  2014年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    高井 啓二

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    配分額：3770000円 （ 直接経費：2900000円 、 間接経費：870000円 ）

    本科研費課題では，欠測データを分析する理論を開発し，その理論を判別分析に応用してきた．理論面では，単調，非単調両方の欠測データパターンの下における，MARと同等の条件付き独立性を導出した．加えて，選択行列を用いて，パラメータの計算・推定を容易に行う方法を開発した．この方法により，推定量の性質も調べることが可能となった．応用面では，欠測データの理論を用いて判別分析における半教師あり学習に取り組んだ．ここでの半教師あり学習とは，一部のみが観測されているデータから判別規則を推定することである．そこで欠測データの理論を用いると，一定の条件下ではこのような場合でも正確な判別が可能であることを示した．

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  • 欠損値データ解析の新展開: NMARness and APB

    研究課題/領域番号：25540011  2013年4月 - 2016年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的萌芽研究

    狩野 裕, 岩崎 学, 高井 啓二, 大津 起夫, 廣瀬 慧, 鎌谷 研吾, 菊地 賢一

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    配分額：3640000円 （ 直接経費：2800000円 、 間接経費：840000円 ）

    本研究は，研究代表者と研究分担者である岩崎学教授（成蹊大学）を中心とする二つの研究グループによる共同研究として進められた．小規模および中規模の研究集会を各年度数回開催した．研究目的は欠損値データ解析の理論再構築とその応用である．具体的な研究成果としては，条件MAR の数学的緩和，NMARness の定義，APB の導出と理論的性質の検討である．これらの理論を応用し，いくつかの統計モデルにおいて補助変数導入の有効性を検討した．具体的なモデルとして，エンドポイントに欠損がある場合，代替特性を補助変数として取り入れることによって，興味あるパラメータの推定バイアスが減少するための数学的条件が導かれた．

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  • 無視不可能な欠測データの一般化モーメント法にもとづく解析方法の開発

    研究課題/領域番号：24700284  2012年4月 - 2014年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    高井 啓二

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    配分額：2860000円 （ 直接経費：2200000円 、 間接経費：660000円 ）

    本研究の成果は，第一には，欠測データにもとづく最尤推定量が大標本のときに，どのような性質を持つのかを理論的に調べたことである．完全データの場合とは異なる条件下で，欠測データにもとづく最尤推定量は，一致性と最尤推定量という好ましい性質をもつことを示した．第二には，判別分析を用いる際に，ラベル分けが不完全なデータしか手に入らない場合に，どのようにデータにラベルをつけるのが良いのか，またどのようにデータを用いればよいのかを，第一の研究結果を用いて明らかにした．

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  • 顧客動線データを用いた消費者行動モデルの構築と実験

    研究課題/領域番号：22243033  2010年4月 - 2015年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    矢田 勝俊, 川上 智子, 中原 孝信, 市川 昊平, 西岡 健一, 高井 啓二

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    配分額：32500000円 （ 直接経費：25000000円 、 間接経費：7500000円 ）

    本研究の目的は、小売業における顧客の購買履歴データとRFIDを用いて定量的に測定した顧客動線データを統合し、店内の移動行為と購入行為との因果関係を明らかにする消費者行動モデルを明らかにすることである。我々は店舗実験を通して得られたデータを用いて、文字列解析技術を適用した消費者行動モデル、店舗内行動の時系列モデルなど、様々な理論モデルを提示した。我々は多様な理論モデルの研究成果に依拠し、顧客動線研究に関する総括的枠組みを提示した。

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  • 予測・因果・不完全データ解析とサイエンスの基礎

    研究課題/領域番号：22300096  2010年4月 - 2014年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    狩野 裕, 出口 康夫, 鷲尾 隆, 濱崎 俊光, 高木 祥司, 杉本 知之, 高井 啓二, 内藤 貫太, 清水 昌平, 片山 翔太, 山本 倫生

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    配分額：17810000円 （ 直接経費：13700000円 、 間接経費：4110000円 ）

    不完全データの統計解析問題は理論と応用の両面において重要な課題であり，特に，ランダムでない欠測(NMAR)への対処方法が長年の課題となっている．加えて，欠測値問題は統計的因果推論を議論する際の重要なフレームワークを与えている．いくつかの顕著な研究成果は，2重中途打ち切りデータに対する新しい推測方法の開発，LiNGAMによる潜在交絡変数が存在する場合の因果推測法の提案，shared-parameterモデルを用いた新たな統計的推測方法の提案，制約のあるEMアルゴリズムの開発などである．

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