2022/05/19 更新

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ドウ シャオリン
竇 暁玲
所属
附属機関・学校 データ科学センター
職名
准教授(テニュアトラック)
プロフィール

日本語の響きとリズムに惹かれて,日本にやってきました.阪大で統計学と関西弁を学びました.統計数理研究所では,マウスのQTL解析, 分布理論, Bernstein コピュラを研究してきました. 今は早稲田大学で数学と統計学を教えながら, コピュラと関数データ解析の研究もしています.

兼担

  • 附属機関・学校   グローバルエデュケーションセンター

 

研究分野

  • 応用数学、統計数学

  • 統計科学

論文

  • B-splineコピュラの相関性質

    ドウ シャオリン, 栗木哲, 林國棟, Donald Richards

    Sankhya A    2019年11月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

  • Functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾, 杉本大樹

    PLoS ONE   13 ( 5 ) e0196834  2018年05月  [査読有り]

  • The bivariate lack-of-memory distributions

    林国棟, ドウ シャオリン, 栗木哲

    Sankhya A: The Indian Journal of Statistics    2017年11月  [査読有り]

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

    ドウ シャオリン

    Scientiae Mathematicae Japonicae    2017年04月  [査読有り]

  • Box-Cox 変換を用いたGranger因果性検定

    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年03月  [査読有り]

  • EM algorithms for estimating the Bernstein copula

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

    COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS   93   228 - 245  2016年01月  [査読有り]

     概要を見る

    A method that uses order statistics to construct multivariate distributions with fixed marginals and which utilizes a representation of the Bernstein copula in terms of a finite mixture distribution is proposed. Expectation maximization (EM) algorithms to estimate the Bernstein copula are proposed, and a local convergence property is proved. Moreover, asymptotic properties of the proposed semiparametric estimators are provided. Illustrative examples are presented using three real data sets and a 3-dimensional simulated data set. These studies show that the Bernstein copula is able to represent various distributions flexibly and that the proposed EM algorithms work well for such data. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

    DOI

  • Noise reduction and classification of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾, 杉本大樹, 小出剛

    ASTE Special Issue on the “Financial & Pension Mathematical Science”   12   71 - 79  2015年03月  [査読有り]

  • Influence analysis in quantitative trait loci detection

    Xiaoling Dou, Satoshi Kuriki, Akiteru Maeno, Toyoyuki Takada, Toshihiko Shiroishi

    BIOMETRICAL JOURNAL   56 ( 4 ) 697 - 719  2014年07月  [査読有り]

     概要を見る

    This paper presents systematic methods for the detection of influential individuals that affect the log odds (LOD) score curve. We derive general formulas of influence functions for profile likelihoods and introduce them into two standard quantitative trait locus detection methods-the interval mapping method and single marker analysis. Besides influence analysis on specific LOD scores, we also develop influence analysis methods on the shape of the LOD score curves. A simulation- based method is proposed to assess the significance of the influence of the individuals. These methods are shown useful in the influence analysis of a real dataset of an experimental population from an F 2 mouse cross. By receiver operating characteristic analysis, we confirm that the proposed methods show better performance than existing diagnostics.

    DOI

  • Recent developments on the construction of bivariate distributions with fixed marginals

    林国棟, ドウ シャオリン, 栗木哲, Jin-Sheng Huang

    Journal of Statistical Distributions and Applications   1 ( 14 )  2014年01月  [査読有り]

  • Dependence structures and asymptotic properties of Baker’s distributions with fixed marginals

    ドウ シャオリン, 栗木哲, 林国棟

    Journal of Statistical Planning and Inference   143 ( 8 ) 1343 - 1354  2013年08月  [査読有り]

    DOI

  • Dependence structure of bivariate order statistics with applications to Bayramouglu’s distributions

    J. S. Huang, Xiaoling Dou, Satoshi Kuriki, G. D. Lin

    Journal of Multivariate Analysis   114 ( 1 ) 201 - 208  2013年  [査読有り]

    DOI

  • 関数データの判別分析-線形的手法と関数部分空間法-

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾, 坂本亘

    日本計算機統計学会   19   13 - 30  2007年07月  [査読有り]

    DOI

  • Comparisons of B-spline procedures with kernel procedures in estimating regression functions and their derivatives

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾

    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics   22   57 - 77  [査読有り]

    DOI

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受賞

  • e-Teaching Award 2019 (Good Practice)

    2019年05月   早稲田大学   Advanced Probability and Statistics, Ordinary Differential Equations, Exercise for Fundamental Mathematics  

    受賞者: ドウ シャオリン

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • B-splineコピュラの相関構造とその推定

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)

    研究期間:

    2016年04月
    -
    2020年03月
     

    DOU XIAOLING

     概要を見る

    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。

  • 回帰関数と確率密度関数に関する推定の研究

    科学研究費助成事業(大阪大学)  科学研究費助成事業(基盤研究(C))

  • EMアルゴリズムによるBernstein コピュラの推定

    科学研究費助成事業(大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(新領域融合研究センター及びライフサイ)  科学研究費助成事業(若手研究(B))

講演・口頭発表等

  • EM algorithms for estimating B-spline copulas

    ドウ シャオリン

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

    発表年月: 2019年12月

    開催年月:
    2019年12月
     
     
  • EM algorithms for estimating B-spline copula

    ドウ シャオリン

    統計学とその応用における新展開  

    発表年月: 2019年12月

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

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    日本数学会2019年度秋季総合分科会  

    発表年月: 2019年09月

  • Dependence Properties of B-Spline Copulas

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    28th South Taiwan Statistics Conference  

    発表年月: 2019年06月

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

    ドウ シャオリン, Ryunosuke Koike, Masanobu Taniguchi  [招待有り]

    Workshop on causal inference in complex marine ecosystems  

    発表年月: 2019年06月

  • Dependence Structures of the B-spline Copulas including the Bernstein ones

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Statistical Methods and Models for Complex Data (Benevento, Italy)  

    発表年月: 2019年06月

  • Dependence structures of the B-spline copulas

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Mini Workshop on TDA, Time Series & Statistics  

    発表年月: 2019年05月

  • The Stirling and Eulerian numbers in the Edo Period

    ドウ シャオリン

    Kinosaki Seminar on Data Science & Causality  

    発表年月: 2019年03月

  • The Stirling and Eulerian numbers in the Edo Period

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    大規模複雑データの理論と方法論の総合的研究」による シンポジウム「融合する統計科学  

    発表年月: 2018年11月

  • A nonparametric functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    EcoSta2018  

    発表年月: 2018年06月

  • The Stirling and Eulerian numbers: some historical notes

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    International Workshop at Waseda University 2018 (IWAWU2018) -- Topics in statistical inference and stochastics--  

    発表年月: 2018年03月

  • A nonparametric functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン

    Kochi International Seminar  

    発表年月: 2018年03月

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

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2017),  

    発表年月: 2017年12月

  • A nonparametric functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン

    ISI-ISM-ISSAS joint conference Tokyo 2017  

    発表年月: 2017年12月

  • A nonparametric functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン

    日本統計学会連合大会2017  

    発表年月: 2017年09月

  • An investigation of Ochi’s estimator

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    1st International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2017)  

    発表年月: 2017年06月

  • A functional nonparametric unsupervised classification of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン

    Ise-Shima International Seminar  

    発表年月: 2017年03月

  • A generalized least squares estimator for non-linear time series model

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Keio International Symposium  

    発表年月: 2017年03月

  • B-spline copula and its estimation

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    The 10th ICSA International Conference on Global Growth of Modern Statistics in the 21st Century, Shanghai Jiao Tong University  

    発表年月: 2016年12月

  • An investigation of the Ochi estimator in the first order of ARCH model

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Waseda International Symposium  

    発表年月: 2016年10月

  • Baker distribution, Bernstein copula and B-spline copula

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    9th Seminar of Data Science, Shiga University  

    発表年月: 2016年08月

  • Functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Statistics Seminar in University College London  

    発表年月: 2016年08月

  • Functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    The 4th Institute of Mathematical Statistics, Asia Pacific Rim Meeting,  

    発表年月: 2016年06月

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

    ドウ シャオリン, 小池龍之介, 谷口正信

    Ibusuki International Seminar--High Dimensional Statistical Analysis for Time Spatial Processes & Quantile Analysis for Time Series--  

    発表年月: 2016年03月

  • EM algorithm for estimation of B-spline copula

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Kumamoto International Symposium --High Dimensional Statistical Analysis & Quantile Analysis for Time Series--  

    発表年月: 2016年03月

  • Noise cancelation and classification of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    8th International Conference of the ERCIM WG on computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2015)  

    発表年月: 2015年12月

  • Functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾

    60th World Statistics Congress- ISI2015  

    発表年月: 2015年07月

  • Dependence structure and estimation of B-spline copulas

    ドウ シャオリン, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin, Donald Richards

    ISI-ISM-ISSAS Joint conference 2015  

    発表年月: 2015年04月

  • Dependence structure and estimation of B-spline copulas

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    International Workshop in Waseda University -- Recent Developments in Statistical Distribution Theory and its Applications--  

    発表年月: 2015年03月

  • Functional Clustering of Mouse Ultrasonic Vocalization Data

    ドウ シャオリン  [招待有り]

    Workshop on Statistical Methods for Large Complex Data (National Sun Yat-sen University)  

    発表年月: 2015年03月

  • Estimation of B-spline copulas

    ドウ シャオリン

    Miura Statistical Seminar  

    発表年月: 2015年03月

  • Baker's distribution and the B-spline copula

    ドウ シャオリン, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin, Donald Richards

    Waseda International Symposium --Asymptotic Sufficiency, Asymptotic Efficiency and Semimartingale--  

    発表年月: 2015年03月

  • Dependence structure of B-spline copulas

    ドウ シャオリン, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin, Donald Richards

    Izu Seminar  

    発表年月: 2015年01月

  • A class of B-spline copulas: Dependence structure and estimation

    ドウ シャオリン, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin, Donald Richards  [招待有り]

    7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (ERCIM 2014)  

    発表年月: 2014年12月

  • Functional Clustering of Mouse Ultrasonic Vocalization Data

    ドウ シャオリン, Shingo Shirahata, Hiroki Sugimoto, Tsuyoshi Koide

    ISI-ISM-ISSAS joint conference 2014  

    発表年月: 2014年02月

  • Expectation maximization algorithms for estimating Bernstein copula density

    ドウ シャオリン, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin, Donald Richards

    59 ISI World Statistics Congress 2013  

    発表年月: 2013年08月

  • Dependence structure of bivariate order statistics and its applications

    ドウ シャオリン, J. S. Huang, Satoshi Kuriki, G. D. Lin

    ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2013  

    発表年月: 2013年02月

  • Functional clustering of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン, Shingo Shirahata, Hiroki Sugimoto, Tsuyoshi Koide

    5th International Conference of the ERCIM Working Group on Computing & Statistics  

    発表年月: 2012年12月

  • Dependence structures and asymptotic properties of Baker’s distributions with fixed marginal

    ドウ シャオリン, Satoshi Kuriki, Gwo Dong Lin  [招待有り]

    Ims-APRM2012  

    発表年月: 2012年07月

  • Cluster analysis of mouse ultrasonic vocalization data

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾, 杉本大樹, 小出剛  [招待有り]

    Workshop on Mouse Ultrasonic Communication  

    発表年月: 2012年04月

  • Influence analysis in QTL detection

    ドウ シャオリン

    The 57th Session of the International Statistical Institute  

    発表年月: 2009年08月

  • Estimating regression functions and their derivatives

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾  [招待有り]

    Joint Meeting of 4th Conference of the IASC and 6th Conference of the Asian Regional Section of the IASC on Computational Statistics & Data Analysis  

    発表年月: 2008年12月

  • Functional Subspace Methods – A nonlinear discriminant analysis method for functional data

    ドウ シャオリン, 白旗慎吾, 坂本亘

    The 56th Session of the International Statistical Institute  

    発表年月: 2007年08月

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特定課題研究

  • A smoothed empirical beta copula

    2021年  

     概要を見る

    In modeling multivariate distribution with the empirical beta copula, we find that it is difficult to do the computation when sample size is larger than 500, because the empirical beta distribution is constructed by Gamma functions. We try to use Stirling's approximation formula for the Gamma functions and translate them back by logarithm functions. This makes the calculation possible, however it still takes time when the sample size N is large. To solve this problem, we introduce a smaller integer K << N to separate the data set into K times K grids. We then calculate the means of data in each grid. The number of the means, say M, is smaller than or equal to K^2. Instead of the original N data, we use the M<<N means as the new data in the multivariate distribution modeling with the empirical beta copula. This method can dramatically reduce computation time and make the empirical beta copula applicable for large sample size. This method is presented at The Japanese Joint Statistical Meeting 2021 (September 2021) and Waseda International Symposium Topological Data Science, Causality, Analysis of Variance & Time Series 2022 (March 2022).

  • Bernsteinコピュラの推定に関する研究

    2020年  

     概要を見る

    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年   Hwang, Hsien-Kuei

     概要を見る

    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;}

 

現在担当している科目

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担当経験のある科目(授業)

  • Foundations of Analysis (Measure, Integral and Probability)

    早稲田大学  

    2014年04月
    -
    2019年03月
     

  • Financial Econometrics

    早稲田大学  

    2014年04月
    -
    2019年03月
     

  • Advanced Probability and Statistics

    早稲田大学  

    2014年04月
    -
    2019年03月
     

  • Exercise for Fundamental Mathematics

    早稲田大学  

    2014年04月
    -
    2019年03月
     

  • Probability and Statistics

    早稲田大学  

    2013年09月
    -
    2019年03月
     

  • Ordinary Differential Equations

    早稲田大学  

    2013年04月
    -
    2019年03月
     

  • Introduction to Probability and Statistics

    早稲田大学  

    2018年04月
    -
    2018年08月
     

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