Proposal of hypothesis test for high-dimensional data and Its application to life science

高维数据假设检验的提出及其在生命科学中的应用

基本信息

  • 批准号:
    17K14238
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 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:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Testing independence in high-dimensional data: $\rho$V-coefficient based approach
测试高维数据中的独立性:基于 $ ho$V 系数的方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T. Nishiyama;M. Hyodo;T. Pavlenko
  • 通讯作者:
    T. Pavlenko
A simultaneous testing of the mean vector and the covariance matrix among two populations for high-dimensional data
  • DOI:
    10.1007/s11749-017-0567-x
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Masashi Hyodo;T. Nishiyama
  • 通讯作者:
    Masashi Hyodo;T. Nishiyama
Testing independence in high-dimensional data
测试高维数据的独立性
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
An approximate multivariate asymptotic expansion-based test for population bioequivalence
基于近似多元渐近展开的群体生物等效性检验
複数の高次元確率ベクトル間の無相関性の検定
测试多个高维概率向量之间的不相关性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小川 颯;兵頭 昌;西山 貴弘
  • 通讯作者:
    西山 貴弘
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Hyodo Masashi其他文献

Mathematical aspect of go-or-grow model
“go-or-grow”模型的数学方面
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hyodo Masashi;Shutoh Nobumichi;Hirofumi Izuhara
  • 通讯作者:
    Hirofumi Izuhara
Kick-one-out-based variable selection method for Euclidean distance-based classifier in high-dimensional settings
高维环境下基于欧氏距离的分类器的踢一出变量选择方法
  • DOI:
    10.1016/j.jmva.2021.104756
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Nakagawa Tomoyuki;Watanabe Hiroki;Hyodo Masashi
  • 通讯作者:
    Hyodo Masashi

Hyodo Masashi的其他文献

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