| 研究課題/領域番号 |
25K16617
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2027年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | Asymptotic theory / High dimension / M-estimator / Sparsity |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The research will be dedicated to the development of novel statistical methods for multivariate models to best fit the observed patterns while solving the curse of dimensionality. We will specify suitable penalization methods to capture the features of the data (e.g., sparsity and/or changepoints).
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