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この研究プロジェクトは、異なるタイプのデータを組み合わせることにより、EIV、乗法的な誤差と離散モデルにおける未知パラメータを推定する逆問題が研究する。研究成果として国際学術誌で9論文を発表した。いくつかの国際シンポジウムで成果を発表した。具体的には、乗法誤差モデルの偏り補正する最小二乗法を開発した。ディスクリート離散モデル格子基底縮小の品質評価を行った。格子基底縮小の品質を直接にグラム・シュミット係数の確率分布によって影響されることがわかった。EIVモデルについてはNー補正の推定量を構築した。EIVモデルにおける分散成分は、特定の条件下で推定ができないことを証明し、不安定であることもある。
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