Improvement of practical inference using statistical resampling method and higher order asymptotic theory
使用统计重采样方法和高阶渐近理论改进实际推理
基本信息
- 批准号:21650065
- 负责人:
- 金额:$ 1.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
- 财政年份:2009
- 资助国家:日本
- 起止时间:2009 至 2011
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
We obtain new precise methods for statistical inference, using higher order properties of kernel type estimator and statistical resampling. These results are all new and very useful to make a decision based on data. Also the new methods give us basic tool for theoretical study of nonparametric inference.
我们使用核类型估计器和统计重采样的高阶特性获得了新的精确统计推断方法。这些结果都是新的,对于根据数据做出决策非常有用。新方法还为我们非参数推理的理论研究提供了基本工具。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Jackknife
- DOI:10.1201/9781315273075-9
- 发表时间:2018-10
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:P. Breheny
- 通讯作者:P. Breheny
Spiridon Penev, Improved confidence intervals for quantiles
Spiridon Penev,改进分位数的置信区间
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:1
- 作者:Y.Maesono;S.Penev;Yoshihiko Maesono
- 通讯作者:Yoshihiko Maesono
Spiridon Penev, Edgeworth expansion for the kernel quantile estimator
Spiridon Penev,核分位数估计器的 Edgeworth 扩展
- DOI:
- 发表时间:2011
- 期刊:
- 影响因子:1
- 作者:濱野強;藤澤由和;Yoshihiko Maesono
- 通讯作者:Yoshihiko Maesono
高次モーメントのノンパラメトリック推定
高阶矩的非参数估计
- DOI:
- 发表时间:2010
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:K. Takemura;H. Guo;S. Sakuraba;N. Matubayasi;and A. Kitao;清水邦夫;前園宜彦
- 通讯作者:前園宜彦
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
MAESONO Yoshihiko其他文献
CONDITIONAL PROBABILITY DENSITY AND REGRESSION FUNCTION ESTIMATIONS WITH TRANSFORMATION OF DATA
通过数据变换进行条件概率密度和回归函数估计
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
MORIYAMA Taku;MAESONO Yoshihiko - 通讯作者:
MAESONO Yoshihiko
MAESONO Yoshihiko的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('MAESONO Yoshihiko', 18)}}的其他基金
Improvement of nonparametric inference which has smoothness and higher order efficiency
改进非参数推理,具有平滑性和更高的排序效率
- 批准号:
24650151 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
Improvement Theory of Nonparametric Statistical Precise Inference and Its Applications
非参数统计精确推理的改进理论及其应用
- 批准号:
21340026 - 财政年份:2009
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Improvement of the nonparametric statistical inference under complex statistical model and its application
复杂统计模型下非参数统计推断的改进及其应用
- 批准号:
16340026 - 财政年份:2004
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
相似海外基金
Kernel principal component analysis in high dimension, low sample size and its applications
高维、小样本核主成分分析及其应用
- 批准号:
19J10175 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
New developments for high-dimensional higher-order asymptotics and its applications
高维高阶渐近学新进展及其应用
- 批准号:
18K03409 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Improvement of nonparametric inference which has smoothness and higher order efficiency
改进非参数推理,具有平滑性和更高的排序效率
- 批准号:
24650151 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
Nonlinear modeling based on high-dimensional data
基于高维数据的非线性建模
- 批准号:
21300106 - 财政年份:2009
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Nonlinear multivariate analysis based on high-dimensional data and its application
基于高维数据的非线性多元分析及其应用
- 批准号:
17300089 - 财政年份:2005
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)