研究課題
基盤研究(B)
データを繰り返し利用する統計的リサンプリング法の高精度近似理論を構築し、その性質を明らかにした。また滑らかな推定結果を与えるカーネル型推定量の分布の、精度の高い近似を求め、その結果をデータの順位を利用する検定へ応用する新しい手法を開発した。さらに複雑な非線形構造をもつ現象をガウス型の指数関数に基づいて推測する新しい手法を開発した。同時に空間に依存する性質をもつデータに対して、柔軟な非線形の回帰モデルを考案し、従来のモデルより推測の精度が改善されることを示した。
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