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Multivariate statistical inference for high-dimensional data and its application
高维数据的多元统计推断及其应用
基本信息
- 批准号：26800088
- 负责人：
- 金额：$ 2.33万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- 财政年份：2014
- 资助国家：日本
- 起止时间：2014-04-01 至 2018-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Comparison of EER for W- and Z- rules when the dimension is large
维数较大时 W 规则和 Z 规则的 EER 比较
- DOI：
- 发表时间：2017
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Takayuki Yamada;Tetsuro Sakurai;Yasunori Fujikoshi
- 通讯作者：Yasunori Fujikoshi
Estimation of multivariate 3rd moment for high-dimensional data and its application for testing multivariate normality
高维数据多元三阶矩估计及其在检验多元正态性中的应用
- DOI：10.1007/s00180-018-00865-9
- 发表时间：2019
- 期刊：
- 影响因子：1.3
- 作者：Yamada Takayuki;Himeno Tetsuto
- 通讯作者：Himeno Tetsuto
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- 作者：
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YAMADA Takayuki其他文献
G2のグラスマン幾何
G2 中的格拉斯曼几何
- DOI：
- 发表时间：
2019 - 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
YAMADA Takayuki;MASAMUNE Jun;TERAMOTO Hiroshi;HASEBE Takahiro;KURODA Hirotoshi;Toshizumi Fukui;橋本 英哉 - 通讯作者：
橋本 英哉
Multi-material topology optimization based on symmetric level set function using the material definition with perfect symmetric property
利用完美对称性材料定义的基于对称水平集函数的多材料拓扑优化
- DOI：
10.1299/transjsme.20-00412 - 发表时间：
2021 - 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
NODA Masaki;NOGUCHI Yuki;YAMADA Takayuki - 通讯作者：
YAMADA Takayuki
YAMADA Takayuki的其他文献
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- 批准号：
2310578 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 2.33万 - 项目类别：
Standard Grant
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空间和高维数据的生物统计学
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CRC-2018-00246 - 财政年份：2022
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Canada Research Chairs
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低维和高维数据的惩罚、非惩罚收缩和集成方法
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RGPIN-2019-04101 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 2.33万 - 项目类别：
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超高维数据变点模型的建模和优化推理
- 批准号：
RGPIN-2019-04464 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 2.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Machine learning for high-dimensional data in genetics and neuroscience
遗传学和神经科学中高维数据的机器学习
- 批准号：
RGPIN-2019-05484 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 2.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual