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佐井 至道
サイ シドウ
大 学:経済学部 経済学科
担当科目(大学) 市場調査論,経済統計論I,経済統計論II,データサイエンス入門I,データサイエンス入門II
担当科目(大学院) 統計学特殊講義,研究演習1年前期,研究演習1年後期,研究演習2年前期,研究演習2年後期
研究室 1号館2階 
オフィスアワー (月)12:25〜12:55,(水)12:25〜14:30
E-mail: shidosai@po.osu.ac.jp
ホームページ: http://sai.in.coocan.jp/
教育テーマ: 経済分野のデータなどに対する統計分析の適用と結果の解釈
研究テーマ: 数理統計学におけるサンプリング理論と個票データ開示のリスク評価
略歴: 千葉大学理学部数学科卒業(1984年)
岡山大学大学院自然科学研究科博士課程修了 (1990年、学術博士)
岡山商科大学法経学部(現在 経済学部)教授(2003年〜)

日本統計学会 会員
日本行動計量学会 会員
応用統計学会 会員
日本行動計量学会 会員
日本分類学会 会員
Bernoulli Society Mathematical Statistics and Probability 会員
International Association for Statistical Computing 会員


業績: ■著書■
(4)『日本統計学会公式認定・統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック』




Simple Methods for Nonparametric Estimation of Population Size Indexes, Vol.51, No.2, 183-197, 2003.


Observed sample size indexes and the estimated population size indexes are often used to assess the disclosure risk of microdata sampled from a population. The parametric method with superpopulation models such as a Poisson gamma model and a Pitman model is presently the main method used for estimation of population size indexes based on sample size indexes. This article introduces some already proposed nonparametric estimation methods, and proposes the nonparametric maximum likelihood estimation method. There are two problems with the proposed method: the estimation result is unstable and enormous computing time is necessary. In order to resolve the first problem, we set some simple restrictions for population size indexes, for example, monotone decreasing and downwards convex. These restrictions enable us to carry out stable estimation. To remove the second problem, we approximate the likelihood function under Bernoulli sampling with the product of Poisson probability functions, and propose some convenient computational methods that do not need exhaustive computation. The target of estimation is almost always indexes of lower sizes. Thus, estimation of actual population may be feasible if we use sample size indexes of only lower sizes.







Nonparametric Maximum Likelihood Estimation of Multi-Population Size Indices - Application to Microdata Sets of Two Occasions -, Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Vol.57, No.2, 425-442, 2009.


The population size indices which are estimated from the observed sample size indices are often used to assess the disclosure risk of a microdata set sampled from a population. The parametric method with superpopulation models such as the Poisson gamma model or the Pitman model is usually used for the estimation of the population size indices. Besides, a restricted nonparametric maximum likelihood estimation method was proposed, and its problem of computing time is being improved.
Though most of the sample surveys of the official statistics are repeated periodically, it is usual to carry out risk assessment for each microdata independently. In order to assess the disclosure risk for several microdata sets simultaneously, the size indices are extended to those of the multi-indices, and the nonparametric estimation method of the multi-population size indices from the multi-sample size indices is proposed.
The restrictions for the estimates of the multi-population size indices are expressed as the penalty functions and are taken into a log likelihood function. To improve the estimation, a two-stage method is also proposed, in which the multi-population size indices are estimated under the condition that the marginal frequencies of them are fixed on the population size indices estimated in advance. These proposed methods are applied to 1990 and 2000 1-Percent Public Use Microdata Sample Files in U. S.



  (『システム/制御/情報』, 第57巻第4号,2013年)


  (『厚生の指標』,第61巻第2号,2014年,渡邊多永子, 東尚弘他との共著)





(19)「局所的な分布を用いたリスク評価 −実用化に向けた検討−」



(1)分野 講演、研究、調査
テーマ サンプリング法の改善と調査の実施
説明 推定精度を向上させるためのサンプリング法の改善や,そのようなサンプリング法を用いた調査の設計などの研究

(2)分野 講演、研究、調査
テーマ 調査されたデータのリスク評価とプライバシーに配慮した秘匿方法
説明 調査された内容がそのまま並べられた個票データや,それを集計した表形式データについて,プライバシーの侵害が発生しないような秘匿方法の研究や,公開によってどの程度のプライバシー侵害が起こるかを計るリスク評価の研究

(3)分野 講演、研究、調査
テーマ 官庁統計データ
説明 官庁統計データにおけるサンプリング法や推定方法の研究