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
区切り線
プログラム
《日本語セッション》
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
《English Session 1》
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
《English Session 2》
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)