日本計算機統計学会第36回シンポジウム（2022年11月26～27日開催）において，坂本健太さん（統計科学研究室/博士過程前期課程2年次生），坪田有司さん，坪谷圭恵さん（統計科学研究室/学部4年次生）の研究内容が「特に優秀で計算機統計学の発展に寄与し、将来性に富むもの」と評価されました.

発表題目・発表者

情報源とラベルの関係性を考慮した教師あり次元縮約について（坂本健太，宿久洋）
Robust principal component-guided sparse regression について（坪田有司，谷岡健資，宿久洋）
十分次元削減を用いたquasi-instrumental variablesによる 局所的平均処置効果の推定について（坪谷圭恵，土田潤，宿久洋）