研究集会「多変量高次元データ解析の理論と応用」を開催します。
理工学部教授 杉山高一を中心とした研究チームが、理工学研究所共同研究プロジェクトの一環として「多変量高次元データ解析の理論と応用」と題し、研究集会を開催します。
プログラム(午前 9:30~11:30)
1.線形混合効果モデルにおける条件付きAIC:小林 由佳
2.共分散行列の固有ベクトルの挙動について:石崎 雅紀
3.スパースデータに対する検定の妥当性:栗原 佳彦
4.寄与率の同等性に関するpermutation検定:兵頭 昌
5.判別分析における高次元AIC基準:中田 剛
6.線形混合効果モデルにおける検定統計量の高次元漸近分布:井桁 正尭
プログラム(午後 13:00~17:00)
1.招待講演 Computer intensive method in statistical data analysis:Prof. Jhun
2.一様共分散構造に対する尤度比統計量の高次元漸近分布とその誤差評価:山田 隆行
3.高次元正準相関係数の一般化Fisher-Z変換とその漸近展開:櫻井 哲朗
4.両側線形関数関係モデルの推定と選択法:前田 康智
5.高次元主成分分析における固有値の信頼性:杉山 髙一
6.高次元相関行列の各固有値の同等性検定:村上 秀俊
7.特別講演 高次元情報量基準とその応用:藤越 康祝
8.総合討論:司会 杉山 髙一