統計数理研究所 共同利用 2023年度 重点型研究 研究集会 「高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合」 (Development and Integration of High-Dimensional Data Analysis, Sparse Estimation, and Model Selection Methods)
- 【開催日時】
- 2024年3月8日(金) 10:30~
事前登録・参加無料 - 【場所】
- 統計数理研究所 セミナー室5(3階)
- 【開催形式】
- ハイブリッド形式(Zoom)
参加登録はこちらから
- 【企画立案責任者】
- 二宮 嘉行・栁原 宏和・川野 秀一
- 【協賛】
- 統計数理研究所 リスク解析戦略研究センター
プログラム
10:30-11:10 |
On the marginal screening under the least absolute deviation regression models 梅津 佑太(長崎大) |
|
---|---|---|
11:20-12:00 |
On the variable selection and prediction by geographically weighted sparse group Lasso 大石 峰暉(東北大) |
|
休憩 |
13:30-14:10 |
An estimation algorithm for three-mode GMANOVA Rei Monden (Hiroshima University) |
|
---|---|---|
14:20-15:00 |
Asymptotic loss efficiency of a model selection criterion in a high-dimensional GMANOVA model Ryoya Oda (Hiroshima University) |
|
休憩 |
15:30-16:10 |
High-dimensional multiple testing under confounding Shota Katayama (Keio University) |
|
---|---|---|
16:20-17:00 |
Denoised IPW-Lasso for Heterogeneous Treatment Effect Estimation in Randomized Experiments, もしくは, A Misuse of Specification Tests Naoya Sueishi (Kobe University) |