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2021 年度 実施状況報告書

外れ値に頑丈で適応的な高次元でのマルコフ連鎖モンテカルロ法

研究課題

研究課題/領域番号 21K17713
研究機関千葉大学

研究代表者

米倉 頌人  千葉大学, 大学院社会科学研究院, 講師 (60895936)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワードマルコフ連鎖モンテカルロ法 / ベイズ統計学
研究実績の概要

Journal of Computational and Graphical StatisticsやEntoropy等の雑誌に,高次元でも安定的な逐次モンテカルロ法や,ベイズ推定の方法が結果が掲載され,順調に進んでいる.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

上述の通り学術雑誌に成果が掲載されている.
また海外・国内の研究者との共同研究もおおむね順調に進んでいる.

今後の研究の推進方策

共同研究を通じて密度推定や,疫学の応用を軸に研究を進めいてく.

次年度使用額が生じた理由

端数が生じたため

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Online Smoothing for Diffusion Processes Observed with Noise2022

    • 著者名/発表者名
      Yonekura and Beskos
    • 雑誌名

      Journal of Computational and Graphical Statistics

      巻: 1 ページ: 1-1

    • DOI

      10.1080/10618600.2022.2027243

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] On Selection Criteria for the Tuning Parameter in Robust Divergence2021

    • 著者名/発表者名
      Sugasawa and Yonekura
    • 雑誌名

      Entropy

      巻: 1 ページ: 1-1

    • DOI

      10.3390/e23091147

    • 査読あり / オープンアクセス

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公開日: 2022-12-28  

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