研究課題
若手研究(B)
時間と空間の関数として与えられるデータに対し,その背後に潜む複雑な相関関係を適切に抽出するための統計モデルを提案し,その有効性について検討した.方法として,勾配写像と呼ばれる特殊な変数変換を利用した.特に,機械学習の分野で盛んに研究されているスパースな構造推定法を適用するとともに,その対象範囲を方向データにも拡張した.提案したモデルの理論的な利点を,推定の損失という側面から明らかにした.
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件) 学会発表 (9件) 備考 (1件)
Journal of the Japan Statistical Society accepted.
Communications in Statistics-Theory and Methods accepted.
Statistica Sinica accepted.
Annals of the Institute of Statistical Mathematics accepted.