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高次元ノイズ構造を精密に調査し，ノイズに対する2つの固有値モデル「Strongly spiked eigenvalue (SSE) モデル」と「Non-SSE (NSSE) モデル」を提唱した．NSSEモデルのもとでは各種統計量の高次元漸近正規性が主張できるが，より巨大なノイズを含むSSEモデルにおいてはそれら漸近正規性が主張できず，推測の精度保証が困難であった．それに対し，高次元固有空間の推定に着目し，SSEモデルからNSSEモデルへのデータ変換を行うことで新たな高次元統計的推測法を提案した．さらに，精密な高次元ノイズ解析に基づく新たな高次元判別方式やパスウェイ解析法も提供した．
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