Statistical Analysis of High-Dimensional Data

高维数据统计分析

• 批准号: 16H03606
• 负责人: YAMADA HIROSHI
• 金额: $ 11.48万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-01 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16H03606/
• 关键词: 高次元データ; 高次元多変量線形回帰モデル; 高次元漸近理論; 変数選択; 非負値行列因子分解; 正則化; フィルタリング; ファクターモデル; BNP検定統計量; グラフ正則化; スムージング; パネル回帰分析; 高次元漸近展開; 操作変数法; 罰則付分位点回帰; 経時データ; 平滑化; トレンド推定; 非負値行列分解; 次元削減; 次元削減操作変数法; 情報量基準

项目成果

A SMOOTHING METHOD THAT LOOKS LIKE THE HODRICK-PRESCOTT FILTER

一种类似于 HODRICK-PRRESCOTT 滤波器的平滑方法

• DOI: 10.1017/s0266466619000379
• 发表时间: 2020
• 期刊: Econometric Theory
• 影响因子: 0.8
• 作者: 高橋慎;大槻 忠史;Yamada Hiroshi
• 通讯作者: Yamada Hiroshi

The weak-instruments problem in factor models

因子模型中的弱工具问题

• DOI: 10.1007/s41237-019-00097-1
• 发表时间: 2020
• 期刊: Behaviormetrika
• 作者: 坂本充生;小坂田裕子;石井哲也;Hayakawa Kazuhiko
• 通讯作者: Hayakawa Kazuhiko

統計的パターン認識と判別分析

统计模式识别和判别分析

• 发表时间: 2019
• 作者: F.Zhao;T.Tamaki;T.Kurita;B.Raytchev;and K.Kaneda;H.Ide and T.Kurita;栗田多喜夫，日高章理
• 通讯作者: 栗田多喜夫，日高章理

大標本・高次元漸近理論による情報量規準の一致性の評価について

利用大样本/高维渐近理论评估信息准则的一致性

• 发表时间: 2018
• 作者: Wang Xin;Takaki Shinji;Yamagishi Junichi;栁原宏和
• 通讯作者: 栁原宏和

高次元多変量モデルにおける非正規下での変数選択法の一致性

高维多元模型非正态条件下变量选择方法的一致性

• 发表时间: 2019
• 作者: 古賀貴裕;宮内 肇;三澤哲也;小田凌也・柳原宏和.
• 通讯作者: 小田凌也・柳原宏和.