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L1型正則化法にもとづくスパース推定は，近年取得される超高次元データを計算機を使って高効率に推定することの出来る手法で，ここ数年で急速に発展してきた．本研究で行った成果は主に２つある．１つ目は，回帰モデルにおけるL1正則化法において，モデルに含まれる調整パラメータを効率的に選択することのできるアルゴリズムを提案した．２つ目は，因子分析モデルにおけるL1正則化法を提案し，従来法である因子回転との関係性を明らかにした．どちらの研究においてもソフトウェアパッケージ（Rパッケージ msgps, fanc）として公開しており，だれでもフリーで使うことができる．
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