CV

Education

• B.S. in Department of Mathematics, Keio University, 2014
• M.S. in Faculty of Science and Technology, Keio University, 2016
• Ph.D in Faculty of Science and Technology, Keio University, 2021

Work experience

• Spring 2023 - Now : Assistant Professor
  • Faculty of Health Data Science, Juntendo University
• Spring 2023 - Now : Visiting Researcher
  • Faculty of Science and Technology, Keio University
• Spring 2021 - Spring 2023: Researcher
  • Faculty of Science and Technology, Keio University
• Spring 2017 - Spring 2020: Researcher
  • Wellbeing Reseach Center, Keio University
• Spring 2016 - Spring 2019: Temporary Emproyee
  • Information and Technology Center, Faculty of Science and Technology, Keio University
• Other my work experience can be found in Linkedin .

Programming Languages

• R
• Python
• C++ (Beginner)

Publications

BOOK

• 中村知繁、南美穂子 (2016). 岩波データサイエンスVol.3. 寄稿 「傾向スコアを用いたバント効果の推定――ノーアウト１塁のバントは、得点確率を有意に高めるか!?」. 岩波書店

Articles

• 中村 知繁, 南 美穂子. (2017). Covariate Balancing Propensity Scoreを用いた、スクイズ作戦の有効性の解析. 統計数理第65巻第2号 p217–234.
• Nakmaura, T. and Minami, M. (2021). Causal subclassification tree algorithm and robust causal effect estimation via subclassification. International Journal of Statistics and Probability, vol.10, No.1, p40-57.
• Shiraishi, H., Nakamura, T. and Shibuki, R. (2023). Time series quantile regression using random forests, arXiv:2211.02273

Talks (International)

• 中村 知繁, 小河有史. (2014). 傾向. スコアを適用した因果効果の検証～データスタジアム提供プロ野球記録データに基づくバント効果の推定～. 第1回スポーツデータアナリティクス基礎講座における講演
• Nakamura, T. and Minami, M. (2015) Prediction of PM10 and PM2.5 Concentration Using Land Use Data and Spatial Correlation. Joint Statistical Meeting 2015
• 中村 知繁*, 南 美穂子. (2015). 空間相関構造とLand Useデータを用いた微小粒子状物質の予測, 2015年度統計関連学会連合大会.
• 中村 知繁*, 南 美穂子. (2015). 空間相関構造と Land Use データを用いた微小粒子状物質の予測. 統計数理研究所共同研究集会「環境・生態データと統計解析 」
• Nakamura, T. and Minami, M. (2015). Underestimation of Standard Errors in Regression Analysis for Pollution Exposure Assessment Using Multi-source Data. Joint Statistical Meeting 2016.
• 中村 知繁*, 南 美穂子. (2016). 大気汚染物質に対する曝露が健康へ与える影響の推定と，推定結果の分散過小評価. 統計数理研究所共同研究集会「環境・生態データと統計解析 」
• The Problem of Treating Imputed Data as Observed Data When We Estimate the Effect of Exposure to Particulate Matter (2016). Boston University and Keio University Workshop 2016.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2016). 因果推論の枠組みを用いた、野球におけるバント作戦の有効性の解析. 2016年度統計関連学会連合大会.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2016). 大気汚染物質に対する暴露が健康へ与える影響の推定と、推定結果の分散過小評価. 2016年度統計関連学会連合大会.
• 中村 知繁. (2017). 統計的因果推論の基礎～データから因果を読み解く～. ヤフー株式会社.
• 中村 知繁*, 南 美穂子. (2017) Estimating causal effect using Random Forest based propensity score: when the propensity score is affected by unobserved interaction of covariates, 2017年度統計関連学会連合大会.
• 南 美穂子*, Cleridy E. Lennert-Cody, 中村 知繁. (2017). 分布に対する回帰・分類樹、クラスタリング手法と空間の分割. 統計数理研究所共同研究集会「環境・生態データと統計解析」
• 中村知繁*. (2017). 統計学の罠―参考書とツールが教えてくれないことー. 株式会社日本サムスン研究所.
• Nakamura,T. and Minami, M. (2018). Statistics major offered by the Department of Mathematics at Keio University: Curriculum and student-led events. 10th International Conference on Teaching Statistics.
• Nakamura, T. and Minami, M. (2018). Estimating Causal Effect by Difference in Difference via Random Forest. Joint Statistical Meeting 2018.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2018). ランダムフォレストを用いた系列処置に対する因果的効果の推定. 2018年度統計関連学会連合大会.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2018). 慶應データフェスト―短期集中型 実データ解析ワークショップ―. 第16回統計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上研修会
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2019). 統計的有意差(p値)をめぐる最近の論争について：なぜ研究者たちは異議を唱えているのか？. ヘルスデータアナリティクス・マネージメント基礎講座.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2019). 統計的因果推論とデータ解析～適切な運用を目指して～. 株式会社電通.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2019). HSIC-Lassoを用いたモデル誤特定のもとでの、傾向スコアに対する変数選択法. 2019年統計関連学会連合大会.
• 中村 知繫*, 南 美穂子. (2020). Node-Wise Linear Propensity Treeを用いた因果効果の推定とその性質. 2020年度統計関連学会連合大会.
• Nakamura, T. and Shiraishi, H. (2022). Causal trees and forests with sufficient dimension reduction. 5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta2022)
• 中村 知繫*, 南 美穂子, 白石 博. (2022). Sufficient dimension reduction による causal forestの拡張. 2022年度統計関連学会連合大会.
• 中村 知繁*. (2023). ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開（招待講演）. フォレストワークショップ2023.
• Nakamura, T. (2023). Variable importance for causal forest. BOSTON UNIVERSITY-KEIO UNIVERSITY-TSINGHUA WORKSHOP 2023, Probability and Statistics. (invited).
• Shiraishi, H, Nakamura, T. and Suzuki, R. (2023). “Asymptotic property for generalized random forests”. EcoSta2023.
• Nakamura, T. (2023). “Variable importance measure for generalized random forest”. EcoSta2023.
• 中村 知繁. (2023). ChatGPTプラグインCode Interpreterによるデータ分析環境の新たな展開, 日本ソーシャルデータサイエンス学会情報交換会 (Invited)
• 中村 知繁*, 小嶋 光太郎, 南 美穂子. (2023). 一般化ランダムフォレストに対する変数重要度と統計的因果推論への応用. 2023年度統計関連学会連合大会

Teaching

Linear Algebra II

Mathematics and Information Literacy

Linear Algebra I

Events

• 第1回データフェスト（慶應義塾大学）/ Data Science Bootcamp for undergraduate students at Keio University (2017)
• 第2回データフェスト（慶應義塾大学）/ Data Science Bootcamp for undergraduate students at Keio University (2018)
• 第3回データフェスト（慶應義塾大学）/ Data Science Bootcamp for undergraduate students at Keio University (2019)

Open Campus (Lecture for high school students)

• 中村知繁. (2023). ChatGPTによって変わる生活と仕事 ～進化するAIの今～. 順天堂大学 (2023.05)
• 中村知繁. (2023). ChatGPTによって変わる生活と仕事 ～進化するAIの今～. 順天堂大学 (2023.07)