研究集会<中央大学理工学研究所共同研究プロジェクト>「多変量高次元データ解析の理論と応用」
中央大学 理工学部 教授・理学博士(元日本統計学会会長) 杉山 高一
中央大学 理工学研究科 客員教授・理学博士(元日本統計学会会長) 藤越 康祝
中央大学 理工学研究科 博士後期課程 山田 隆行
中央大学 理工学研究科 博士後期課程 櫻井 哲朗
最近の研究成果の一部を、データ分析に焦点を当て、実例を
あげながら、お話しと討議を致したいと思います。
プログラム
1.主成分分析:情報の縮約としての有用性と最近の研究成果の紹介
2.主成分と正準相関分析(多変量間の関連性分析)を融合した新しい分析法
3.多変量・高次元の場合の正準相関分析をめぐって
4.ブートストラップとパーミュテーションテストについての新しい知見
5.判別分析 及び 高次元判別分析の成果とDNAデータ分析等への応用
6.関数関係モデルにおける情報量基準の活用
7.多変量解析における新しい変数選択法
8.個体追跡データ群のデータ分析
問い合わせ先
中央大学理工学部
(杉山 髙一)
TEL:03-3817-1745