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伊藤　翼 (イトウ　ツバサ)

経済学研究院　現代経済経営部門　経済分析分野准教授
経済学研究院准教授

研究者基本情報

■ 学位
  • 博士（経済), 東京大学, 2019年03月
■ URL
researchmap URL■ 研究キーワード・分野
研究キーワード
  • 数理統計
研究分野
  • 人文・社会, 経済統計
■ 担当教育組織

経歴

■ 経歴
経歴
  • 2022年04月 - 現在
    北海道大学, 大学院経済学研究科, 准教授
  • 2020年04月 - 2022年03月
    東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 助教
  • 2019年04月 - 2020年03月
    統計数理研究所, 統計思考院, 特任助教

研究活動情報

■ 論文
  • Potential Biases of the Transmission Risks of COVID-19 estimated by Contact Tracing Surveys in Japan
    Tsubasa Ito; Takahiro Otani; Tatsuhiko Anzai; Takashi Okumura; Kunihiko Takahashi
    Epidemiology, Biostatistics, and Public Health, 18, 1, 55, 61, Milano University Press, 2023年08月01日, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）, Introduction: Contact tracing surveys are being conducted to identify and isolate close contacts of an identified patient to reduce the spread of coronavirus disease (COVID-19). However, the estimates of risk indexes based on information obtained from the surveys and normally used in practice can have biases comparing with true magnitude of risks of infection and spread.Method: We evaluated whether the estimates of the risk indexes obtained from information of the active epidemiological surveillance, contact tracing surveys in Japan, are suitable for quantitative assessment of the risk factors of COVID-19, using pseudo data via a simulation study. We discussed two types of risks considered in the issue of infectious disease, the probability of infection and that of spreading, and the estimates of these risks.Results and Discussion: A naive method to estimate the risks of infection and spreading of COVID-19 is to calculate the ratio of infected patients to close contacts and the ratio of patients who infected others to all the confirmed patients, respectively. However, these estimates could possibly have significant biases and result in being ineffective for both the exploration and the quantitative assessment of the risk factors in the following ordinary cases: a person contacts closely with many confirmed patients, or a confirmed patient contact closely with many people. Then, some steps are needed to reduce such possible biases for the estimation the risks of both the infection and spreading of COVID-19.
  • Grouped generalized estimating equations for longitudinal data analysis
    Tsubasa Ito; Shonosuke Sugasawa
    Biometrics, Wiley, 2022年08月02日, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Empirical best linear unbiased predictors in multivariate nested-error regression models
    Tsubasa Ito; Tatsuya Kubokawa
    Communications in Statistics - Theory and Methods, 50, 10, 2224, 2249, Informa UK Limited, 2021年05月19日, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Corrected empirical Bayes confidence region in a multivariate Fay–Herriot model
    Tsubasa Ito; Tatsuya Kubokawa
    Journal of Statistical Planning and Inference, 211, 12, 32, Elsevier BV, 2021年03月, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Excess Mortality From Suicide During the Early COVID-19 Pandemic Period in Japan: A Time-Series Modeling Before the Pandemic
    Tatsuhiko Anzai; Keisuke Fukui; Tsubasa Ito; Yuri Ito; Kunihiko Takahashi
    Journal of Epidemiology, 31, 2, 152, 156, Japan Epidemiological Association, 2021年02月05日, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Improved confidence regions in meta-analysis of diagnostic test accuracy
    Tsubasa Ito; Shonosuke Sugasawa
    Computational Statistics and Data Analysis, 153, 107068, 107068, Elsevier BV, 2021年01月, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Robust estimation of mean squared error matrix of small area estimators in a multivariate Fay–Herriot model
    Tsubasa Ito; Tatsuya Kubokawa
    Japanese Journal of Statistics and Data Science, 3, 1, 39, 61, Springer Science and Business Media LLC, 2020年06月, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
■ 主な担当授業
  • 卒業論文, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 応用統計学特論Ａ, 2024年, 修士課程, 経済学院
  • 演習Ⅴ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 応用統計学特論Ｂ, 2024年, 修士課程, 経済学院
  • 演習Ⅵ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 現代経済経営演習Ⅰ, 2024年, 修士課程, 経済学院
  • 演習Ⅶ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 現代経済経営演習Ⅱ, 2024年, 修士課程, 経済学院
  • 演習Ⅷ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 演習Ⅰ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 公共政策特別研究ⅡＡ, 2024年, 専門職大学院, 公共政策学教育部
  • 演習Ⅱ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 公共政策特別研究Ⅰ, 2024年, 専門職大学院, 公共政策学教育部
  • 演習Ⅲ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 演習Ⅳ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 演習Ⅴ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 演習Ⅵ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 演習Ⅶ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 演習Ⅷ（２単位）, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 現代日本制度ⅠD, 2024年, 学士課程, 現代日本学プログラム課程
  • 統計学, 2024年, 学士課程, 全学教育
  • 計量経済学Ⅰ, 2024年, 学士課程, 経済学部
  • 統計分析, 2024年, 専門職大学院, 公共政策学教育部
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
  • 小地域推定問題における処置効果の推定について
    科学研究費助成事業
    2025年04月01日 - 2029年03月31日
    伊藤 翼
    日本学術振興会, 若手研究, 北海道大学, 25K16613
  • 異質な集団が混在するデータに対する分位点回帰モデル
    科学研究費助成事業 若手研究
    2022年04月 - 2025年03月
    伊藤 翼
    日本学術振興会, 若手研究, 北海道大学, 22K13375
  • 高次元多変量線形混合効果モデルと小地域推定への応用
    科学研究費助成事業
    2019年08月30日 - 2021年03月31日
    伊藤 翼
    観測次元の二乗と地域数の比が定数に収束するような設定の下で、多変量小地域推定問題を考察し、特に各地域の集計データのみが得られているFay-Herriotモデルを考えた。この設定ではモデル内のパラメータの次元も発散するが、標準的な仮定の下で推定量が真の値に収束していくレートを示した。小地域平均ベクトルはそのベイズ推定量にパラメータの推定量を代入した経験最良不偏予測量で予測し、予測リスクとして平均二乗誤差と信頼区間を近似誤差が地域数に関して２次のオーダーになるように求めた。平均二乗誤差と信頼区間ともに、観測次元が固定されているときの結果と比べて、追加的な項が現れることが確認できた。
    日本学術振興会, 研究活動スタート支援, 19K23242