)Abstract:本公演では、経験尤度法を用いた検定方式を統一的に構成することを目的とする。無限分散を持つ確率過程や、古典的な分散分析の手法を含む一般的な枠組みの構成を行う。検定統計量を構成する。未知母数の推定を省略した検定を行うことが可能となる。自己加重型Wald統計量と比較し、経験尤度法の利点を明らかにする。合流しますので、お気軽にご参加ください。Engineering))10月と11月の上記セミナーは、下記と共催で行いますので、ご参加よろしくお願いします。高次元データにおける分類問題についてアブストラクト:高次元データにおける高精度な判別法とPCAを用いたクラスタ−分析法を紹介する。判別分析では、判別方式を一般的に与え、高次元のもとで誤判別率の漸近的な評価式を導出することで最適性について議論する。その評価式にもとづき、冗長な変数を除去するための特徴選択を用いた2次判別法を提案する。現を明らかにし、PCAの一致性を導出する。本データを幾何的に分類できることを示す。本研究は青嶋教授(筑波大学)との共同研究です。