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
- 来源:
- 关键词:
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
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
- DOI:10.1016/j.jspi.2018.09.006
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0.9
- 作者:Hyodo Masashi;Onobuchi Akihiro;Kurakami Hiroyuki
- 通讯作者:Kurakami Hiroyuki
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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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