統計学は、確率モデルに基づいてデータを分析し、そこから得られる情報と不確実性を明らかにする学問です。データの構造や分析の目的に応じて、統計的推測の方法を理論的に考えることが重要になります。私は数理統計学を専門とし、特に高次元小標本データの統計解析に関心を持っています。変数の数が標本サイズを大きく上回る状況では、従来の統計手法が十分に機能しないことがあります。こうした問題に対し、統計理論に基づく分析手法の構築を目指して研究しています。

授業では、データの分析に必要な統計手法を学びます。回帰分析などの手法を適切に使うためには、計算やソフトウェアの操作だけでなく、推定や検定の理論、その前提となる確率・統計の考え方を理解する必要があります。AIによって分析手法の実行が容易になる時代だからこそ、結果をそのまま受け入れるのではなく、理論的な根拠と不確実性を踏まえて、その妥当性を判断できる力を身につけてほしいと思います。

数理統計学の研究は、さまざまな分野の研究課題と結びついています。異なる分野の研究者との交流は、統計理論の新たな課題を発見する機会にもなります。学生時代から多様な人と関わり、異なる視点に触れる経験を大切にしてほしいと思います。

研究には、粘り強く考え続ける集中力と、それを支える健康が必要です。私自身、食事・睡眠・運動を意識し、今も筋力トレーニングを続けています。長い人生を充実して過ごすためにも、若いうちから健康を大切にする習慣を身につけてほしいと思います。