DOU, Xiaoling

写真a

Affiliation

Affiliated organization, Center for Data Science

Job title

Associate Professor(tenure-track)

Profile

I came to Japan from Qingdao, China. As an international student, I spent my first 10 years in Japan learning Japanese at a Japanese language school, and studying statistics at Shiga and Osaka Universities. I conducted research in functional data analysis while at the Graduate School of Engineering Science, Osaka University, and in my doctoral course, I proposed functional subspace methods in functional discriminant analysis and investigated estimating derivatives of functional data. After graduating from Osaka University, I started working as a project researcher at the Institute Statistical Mathematics (ISM), Tokyo. At ISM, I was researching influence analysis in quantitative trait loci detection, Baker's distribution, and analysis of mouse ultrasonic vocalization data. Now, at Waseda University, I am teaching Mathematics and Statistics and doing research on copulas and functional data analysis. In addition to statistical research, I am also interested in travelling, cooking, and gardening.
To the head of this page.▲

Concurrent Post 【 display / non-display 】

  • Affiliated organization   Global Education Center

To the head of this page.▲
 

Research Areas 【 display / non-display 】

  • Applied mathematics and statistics

  • Statistical science

To the head of this page.▲

Papers 【 display / non-display 】

  • Dependence Properties of B-Spline Copulas

    Xiaoling Dou, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin, Donald Richards

    Sankhya A    2019.11  [Refereed]

    Authorship：Lead author

  • Functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    Xiaoling Dou, Shingo Shirahata, Hiroki Sugimoto

    PLoS ONE   13 ( 5 ) e0196834  2018.05  [Refereed]

  • The bivariate lack-of-memory distributions

    Gwo Dong Lin, Xiaoling Dou, Satoshi Kuriki

    Sankhya A: The Indian Journal of Statistics    2017.11  [Refereed]

  • An investigation of a generalized least squares estimator for non-linear time series model

    DOU, Xiaoling

    Scientiae Mathematicae Japonicae    2017.04  [Refereed]

  • Testing for Granger causality by use of Box-Cox transformations

    小池隆之介, Dou Xiaoling, 谷口正信, Xue Yujie

    ASTE Special Issue on the “Financial & Pension Mathematical Science”   13   17 - 23  2016.03  [Refereed]

display all >>

To the head of this page.▲

Awards 【 display / non-display 】

  • e-Teaching Award 2019 (Good Practice)

    2019.05   Waseda University   Advanced Probability and Statistics, Ordinary Differential Equations, Exercise for Fundamental Mathematics

    Winner： Xiaoling Dou

To the head of this page.▲

Research Projects 【 display / non-display 】

  • B-splineコピュラの相関構造とその推定

    基盤研究(C)

    Project Year :

    2016.04
    -
    2020.03
     

    DOU XIAOLING

    　View Summary

    今まで、B-spline基底関数を用いて、B-splineコピュラを定義し、相関を最大にするB-splineコピュラがFrechet-Hoeffding upper bound に達することができることと任意のオーダーのtotal positivityの性質を持つことがわかった。コピュラの柔軟性をさらに詳しく調べるために、本年度はB-splineコピュラの相関性質、特にB-spline基底関数の次数が与えられた時に、原点周りの h（h >= 0）次モーメントについて研究してきた。B-spline基底関数はある初期条件の下で、再帰的に生成されるという性質を持つため、B-spline基底関数のモーメントも再帰的な性質を持つことがわかる。その具体的数式表現を導出した。また、Stirling numbers of the second kindもある初期条件の下で再帰性を持つことが知られている。この再帰性を用いて、B-spline基底関数のモーメントをStirling numbers of the second kindで書くことができた。これらについては、数学的帰納法で証明した。特に、B-spline基底関数の０次と１次のモーメントの明白な数式で与えた。このように得られたB-spline基底関数の０次と１次のモーメントが等間隔にB-spline基底関数のknotsを配置する時に、相関を最大にするB-splineコピュラの相関係数の計算に用いられる。

  • Estimate on Regression Functions and ProbabilityDensity Functions

  • EMアルゴリズムによるBernstein コピュラの推定

    若手研究(B)

To the head of this page.▲

Presentations 【 display / non-display 】

  • EM algorithms for estimating B-spline copulas

    Xiaoling Dou

    Computational and Financial Econometrics (CFE 2019) & 12th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2019) 

    Presentation date： 2019.12

    Event date：
    2019.12
    　
    　

  • EM algorithms for estimating B-spline copula

    Xiaoling Dou

    New Developments in Statistics and its Applications 

    Presentation date： 2019.12

  • Baker’s distribution, Bernstein copula and B-spline copulas

    Xiaoling Dou  [Invited]

    MSJ Autumn Meeting 2019 

    Presentation date： 2019.09

  • Dependence Properties of B-Spline Copulas

    Xiaoling Dou  [Invited]

    28th South Taiwan Statistics Conference 

    Presentation date： 2019.06

  • Testing for Granger Causality by Use of Box-Cox Transformations

    Xiaoling Dou, Ryunosuke Koike, Masanobu Taniguchi  [Invited]

    Workshop on causal inference in complex marine ecosystems 

    Presentation date： 2019.06

display all >>

To the head of this page.▲

Specific Research 【 display / non-display 】

  • Bernsteinコピュラの推定に関する研究

    2020  

    　View Summary

    Bernstein コピュラのパラメータの各次元のサイズがデータのサイズと同じになるときに経験Betaコピュラになる。経験Betaコピュラはパラメータが必要としない、各次元でデータのランクを用いたノンパラメットリックな多次元分布の推定方法。本研究は経験Betaコピュラの推定を試みた。実データを使った実験では、サンプルサイズNに対してNの３乗の計算時間が必要。BernsteinコピュラはBernstein多項式の数のパラメータが必要だが、少ない計算量で済むメリットがある。また、経験Betaコピュラの計算には、Beta関数を用いるのでN=500までは計算できるが、それ以上はBeta関数が分母でゼロになるため, 不具合が生じることが分かった。

  • Stirling and Eulerian numbers in the Edo Period and their asymptotic distributions

    2019   Hwang, Hsien-Kuei

    　View Summary

    スターリン数とオイラー数は数学の組み合わせ理論や統計学におけるBスプライン・コピュラの相関構造の性質など, 幅広く利用されている. 西洋ではその歴史と発展は明らかにされているが, 東洋ではこれらの数に関しての研究は世界に知らされていないことが多い. 本研究は日本ではスターリン数とオイラー数の発見, 導出, 性質及び応用を詳しく研究し,特に, 第二種のオイラー数やベル数について日本は西洋より早く発見し応用していたことがわかった. さらに西洋よりも, 日本では多様に活用されてきた. これらの数の歴史, 性質を詳しく検討し, 生成関数によって, これらの数の確率変数を生成し,漸近分布とそれらの性質も研究している.<!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:"ＭＳ 明朝"; panose-1:2 2 6 9 4 2 5 8 3 4; mso-font-alt:"MS Mincho"; mso-font-charset:128; mso-generic-font-family:modern; mso-font-pitch:fixed; mso-font-signature:-536870145 1791491579 134217746 0 131231 0;}@font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1107305727 0 0 415 0;}@font-face {font-family:"ＭＳ Ｐゴシック"; panose-1:2 11 6 0 7 2 5 8 2 4; mso-font-alt:"MS PGothic"; mso-font-charset:128; mso-generic-font-family:swiss; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1791491579 134217746 0 131231 0;}@font-face {font-family:"\@ＭＳ 明朝"; panose-1:2 2 6 9 4 2 5 8 3 4; mso-font-charset:128; mso-generic-font-family:modern; mso-font-pitch:fixed; mso-font-signature:-536870145 1791491579 134217746 0 131231 0;}@font-face {font-family:"\@ＭＳ Ｐゴシック"; mso-font-charset:128; mso-generic-font-family:swiss; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1791491579 134217746 0 131231 0;} /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0mm; margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:"ＭＳ Ｐゴシック",sans-serif; mso-bidi-font-family:"ＭＳ Ｐゴシック";}.MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-family:"游明朝",serif; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}size:612.0pt 792.0pt; margin:99.25pt 30.0mm 30.0mm 30.0mm; mso-header-margin:36.0pt; mso-footer-margin:36.0pt; mso-paper-source:0;}div.WordSection1 {page:WordSection1;}

To the head of this page.▲
 

Syllabus 【 display / non-display 】

display all >>

To the head of this page.▲

Teaching Experience 【 display / non-display 】

  • Foundations of Analysis (Measure, Integral and Probability)

    Waseda University  

    2014.04
    -
    2019.03
     

  • Financial Econometrics

    Waseda University  

    2014.04
    -
    2019.03
     

  • Advanced Probability and Statistics

    Waseda University  

    2014.04
    -
    2019.03
     

  • Exercise for Fundamental Mathematics

    Waseda University  

    2014.04
    -
    2019.03
     

  • Probability and Statistics

    Waseda University  

    2013.09
    -
    2019.03
     

display all >>

To the head of this page.▲