2024/09/20 更新

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マエソノ ヨシヒコ
前園 宜彦
MAESONO Yoshihiko
所属
理工学部 教授
その他担当機関
理工学研究科数学専攻博士課程前期課程
理工学研究科数学専攻博士課程後期課程
連絡先
メールによる問い合わせは《こちら》から
プロフィール
昭和54年3月 九州大学理学部数学科卒業
昭和56年3月 九州大学大学院理学研究科数学専攻修了
昭和59年3月 九州大学大学院理学研究科数学専攻単位取得退学
昭和59年4月 鹿児島大学理学部助手
平成2年4月 九州大学教養部助教授
平成9年10月 九州大学経済学部助教授
平成15年4月 九州大学大学院経済学研究院教授
平成17年4月 九州大学大学院数理学研究院教授
平成31年4月 中央大学理工学部教授
外部リンク

学位

  • 理学博士 ( 九州大学 )

  • 理学修士 ( 九州大学 )

学歴

  • 1984年3月
     

    九州大学   理学研究科   数学専攻   博士   単位取得満期退学

  • 1981年3月
     

    九州大学   理学研究科   数学専攻   修士   修了

  • 1979年3月
     

    九州大学   理学部   数学科   卒業

  • 1975年3月
     

    鹿児島県立指宿高等学校   卒業

経歴

  • 2019年4月 -  

    中央大学理工学部教授

  • 2005年4月 - 2019年3月

    九州大学大学院数理学研究院教授

  • 2014年9月    

    島根大学非常勤講師

  • 2012年10月    

    鹿児島大学非常勤講師

  • 2006年3月    

    筑波大学非常勤講師

  • 2005年4月 - 2005年9月

    福岡女子大学非常勤講師

  • 2003年4月 - 2005年3月

    九州大学大学院経済学研究院教授

  • 1997年10月 - 2003年3月

    九州大学経済学部経済工学科助教授

  • 2001年4月 - 2001年9月

    九州芸術大学芸術工学部非常勤講師

  • 1994年4月 - 1997年9月

    九州大学大学院数理学研究科助教授

  • 1990年4月 - 1994年3月

    九州大学教養部数学教室助教授

  • 1984年4月 - 1990年3月

    鹿児島大学理学部数学科助手

  • 1984年 - 1990年

    鹿児島大学

  • 1984年 - 1990年

    Research Associate, Kagoshima, University

  • 中央大学 理工学部 数学科   教授

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所属学協会

  • 統計科学研究会

  • Institute of Mathematical Statistics

  • 日本金融・証券計量・工学学会

  • Bernoulli Society

  • International Statistical Institute

  • Journal of the Korean Statistical Society

  • Annals of the Institute of Statistical Mathematics

  • Statistics

  • Bulletin Informatics and Cybernetics

  • ベルヌーイ協会

  • 応用統計学会

  • 国際数理統計学会(Institute of Mathemtical Statistics)

  • 日本統計学会

  • 日本数学会

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研究キーワード

  • ノンパラメトリック統計

  • カーネル推定

  • 漸近理論

  • ノンパラメトリック

  • カーネル法

  • 統計的推測の漸近理論

  • Mathematical Statistics

  • 統計数学

研究分野

  • 情報通信 / 統計科学  / 統計科学

  • 自然科学一般 / 数学基礎  / 数学基礎・応用数学

  • 自然科学一般 / 応用数学、統計数学  / 数学基礎・応用数学

論文

  • Boundary-free kernel-smoothed goodness-of-fit tests for data on general interval

    Rizky Reza Fauzi, Yoshihiko Maesono

    Communications in Statistics: Simulation and Computation   2021年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Bellwether Publishing, Ltd.  

    We propose kernel-type smoothed Kolmogorov-Smirnov and Cramér-von Mises tests for data on general interval, using bijective transformations. Though not as severe as in the kernel density estimation, utilizing naive kernel method directly to those particular tests will result in boundary problem as well. This happens mostly because the value of the naive kernel distribution function estimator is still larger than 0 (or less than 1) when it is evaluated at the boundary points. This situation can increase the errors of the tests especially the second-type error. In this article, we use bijective transformations to eliminate the boundary problem. Some numerical studies illustrating the estimator and the tests’ performances will be presented in the last part of this article.

    DOI: 10.1080/03610918.2021.1894336

    Scopus

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  • New kernel estimators of the hazard ratio and their asymptotic properties 査読

    森山 卓, 前園 宜彦

    Annals of the Institute of Statistical Mathematics   2020年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Conditional probability density and regression function estimations with transformation of data 査読

    森山卓, 前園宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   52   1 - 25   2020年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    条件付き確率密度関数の新しいカーネル型推定量を提案しその性質を議論した

    DOI: 10.5109/2558879

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  • New type of gamma kernel density estimator 査読

    Rizky Reza Fauzi, 前園宜彦

    Journal of the Korean Statistical Society   49 ( 3 )   882 - 900   2020年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    カーネル推定において境界バイアスを軽減する新しい推定量を提案し,その良さを理論とシミュレーションで検証した

    DOI: 10.1007/s42952-019-00040-w

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    その他リンク: http://link.springer.com/article/10.1007/s42952-019-00040-w/fulltext.html

  • Asymptotci mean squared error of kernel estimator of excess distribution function 査読

    下木原, 敦, 前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   50   51 - 64   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Smoothed nonparametric tests and approximations of $p$-values 査読

    前園 宜彦, 森山卓, 魯夢欣

    Annals of the Institute of Statistical Mathematics   70   969 - 982   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Smoothed alternatives of the two-sample median and Wilcoxon's rank sum tests 査読

    森山 卓, 前園 宜彦

    Statistics   52   1096 - 1115   2018年

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • On direct kernel estimator of density ratio 査読

    本山真誠, 前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   50   27 - 42   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Error reduction for kernel distribution function estimators 査読

    Rizky Reza Fauzi, 前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   49   53 - 66   2017年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Asymptotic properties of a kernel type estimator of a density ratio 査読

    森山 卓, 前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   48   37 - 46   2016年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • On jackknife variance estimator for kernel density estimator and its application 査読

    西本 篤史, 前園, 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   47   1 - 9   2015年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Edgeworth expansion for kernel estimators of a distribution function 査読

    HUANG Zhong, 前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   46   1 - 10   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    Many papers have studied theoretical properties of a kernel type estimator of a distribution function. Especially mean squared errors are precisely studied. The asymptotic distribution of the estimator is also discussed, and it is easy to show asymptotic normality. In this paper, we will discuss higher order approximation of the distribution of the kernel estimator. We will obtain an Edgeworth expansion, which takes an explicit form. Assuming a bandwidth h_n=o(n^<-c>)(1/4≤c<1/2), we obtain the explicit form of the expansion with residual term o(n^<-1>). We also discuss a bias term precisely.

    CiNii Books

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  • Improved confidence intervals for quantiles 査読

    Yoshihiko Maesono, Spiridon Penev

    ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS   65 ( 1 )   167 - 189   2013年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER HEIDELBERG  

    We derive the Edgeworth expansion for the studentized version of the kernel quantile estimator. Inverting the expansion allows us to get very accurate confidence intervals for the pth quantile under general conditions. The results are applicable in practice to improve inference for quantiles when sample sizes are moderate.

    DOI: 10.1007/s10463-012-0369-6

    Web of Science

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  • Improvement of normal approximation for kernel density estimator 査読

    梅野 翔太, 前園, 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   45   11 - 24   2013年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    Many papers have studied theoretical properties of a kernel density estimator. Especially mean integrated squared errors are precisely studied. The asymptotic distribution of the estimator is also discussed, and it is easy to show asymptotic normality. In this paper, we will discuss higher order approximation of the distribution of the kernel estimator. We will obtain an Edgeworth expansion, which takes an explicit form. Assuming a bandwidth h_n=O(n^<(-1)/4>), we also prove the validity of the expansion with residual term o(n^<(-3)/4>).

    CiNii Books

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  • Edgeworth expansion for the kernel quantile estimator 査読

    Yoshihiko Maesono, Spiridon Penev

    ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS   63 ( 3 )   617 - 644   2011年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER HEIDELBERG  

    Using the kernel estimator of the pth quantile of a distribution brings about an improvement in comparison to the sample quantile estimator. The size and order of this improvement is revealed when studying the Edgeworth expansion of the kernel estimator. Using one more term beyond the normal approximation significantly improves the accuracy for small to moderate samples. The investigation is non- standard since the influence function of the resulting L-statistic explicitly depends on the sample size. We obtain the expansion, justify its validity and demonstrate the numerical gains in using it.

    DOI: 10.1007/s10463-009-0241-5

    Web of Science

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  • Mean squared errors of bootstrap variance estimators for U-statistics 査読

    水野 正幸, 前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   43   67 - 82   2011年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    In this paper, we obtain an asymptotic representation of the bootstrap variance estimator for a class of U-statistics. Using the representation of the estimator, we will obtain a mean squared error of the variance estimator until the order n^<-2>. Also we compare the bootstrap and the jackknife variance estimators, theoretically.

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  • Edgeworth Expansion and Normalizing Transformation of Ratio Statistics and Their Application 査読

    Yoshihiko Maesono

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   39 ( 8-9 )   1344 - 1358   2010年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:TAYLOR & FRANCIS INC  

    Some statistics in common use take the form of a ratio of two statistics, such as sample correlation coefficient, Pearson&apos;s coefficient of variation, cumulant estimators, and so on. In this article, using an asymptotic representation of the ratio statistics, we will obtain an Edgeworth expansion and a normalizing transformation with remainder term o(n-1/2). The Edgeworth expansion is based on a Studentized ratio statistic, which is studentized by a consistent variance estimator. Applying these results to the sample correlation coefficient, we obtain the normalizing transformation and an asymptotic confidence interval of the correlation coefficient without assuming specific underlying distribution. This normalizing transformation is an extension of the Fisher&apos;s z-transformation.

    DOI: 10.1080/03610920802311741

    Web of Science

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  • 高次モーメントのノンパラメトリック推定 査読

    前園 宜彦

    日本統計学会誌   39   355 - 367   2009年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • An Edgeworth expansion and a normalizing transformation for L-statistics 査読

    前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   39   25 - 43   2007年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    We obtain a stochastic approximation of a jackknife variance estimator of an L-statistic and also derive an approximation of a studentized L-statistic, in which we substitute the jackknife variance estimator. An Edgeworth expansion with remainder term o($n^-1/2$) is established for the studentized L-statistic. Using the Edgeworth expansion, we also discuss a normalizing transformation which improves the accuracy of the coverage probability of confidence interval.

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  • Higher-order comparisons of asymptotic confidence intervals 査読

    Y Maesono

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   133 ( 2 )   359 - 379   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    This paper presents discussion of properties of asymptotic confidence intervals based on a normalizing transformation and a Cornish-Fisher inversion of a studentized statistic. The normalizing transformation discussed herein removes bias, skewness and kurtosis. The Cornish-Fisher inversion is obtained from the Edgeworth expansion of the studentized statistic with residual term o(n(-1)). Asymptotic mean-squared errors and simulation results are also discussed. (c) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

    DOI: 10.1016/j.jspi.2004.02.009

    Web of Science

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  • Asymptotic representations of ratio statistics and their mean squared errors 査読

    前園 宜彦

    Journal of the Japan Statistical Society   35   73 - 97   2005年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • An Edgeworth expansion of a convex combination of $U$-statisitics based on studentization 査読

    Yamato Hajime, Toda Koichiro, Nomachi Toshifumi, Maesono Yoshihiko

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   36   105 - 130   2004年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    As an estimator of an estimable parameter, Toda and Yamato (2001) introduce Y-statistic which is a convex combination of U-statistics including V-statistic and LB-statistic. We give the Edgeworth expansions of studentized Y-statistic about the estimable parameter using a jackknife variance estimator, with remainder $ o(n^{-1}) $.

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  • Asymptotic representations of skewness estimators of studentized $U$-statistics. 査読

    前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   36   91 - 104   2004年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    A skewness is a measure of symmetry of a distribution and appears in an Edgeworth expansion of a standardized or studentized statistic. It has been found in simulation studies that jackknife estimators of the skewness have downward biases. Fujioka and Maesono (2000) have obtained a normalizing transformation with residual term $ o(n^{-1}) $ and they pointed out that in order to construct the normalizing transformation, we need an asymptotic representation of a skewness estimator. Maesono (1998) has obtained the asymptotic representation of the jackknife skewness estimators and discussed their biases. In this paper we propose another skewness estimator of a $ U $-statistic and obtain asymptotic representations of both estimators with remainder term $ o_p(n^{-1}) $ and discuss the biases theoretically.

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  • Higher order normalizing transformations of asymptotic U-statistics for removing bias, skewness and kurtosis 査読

    Y Fujioka, Y Maesono

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   83 ( 1 )   47 - 74   2000年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    This paper proposes a normalizing transformation which removes bias, skewness and kurtosis, simultaneously. Its convergence rate to the standard normal distribution is o(n(-1)). The transformation is polynomial and monotone. We consider a class of asymptotic U-statistics, which includes most of interesting statistics. (C) 2000 Elsevier Science B.V. All rights reserved. MSC: primary 62G20; secondary 62E20.

    Web of Science

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  • A weighted bootstrap approach to bootstrap iteration 査読

    P Hall, Y Maesono

    JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES B-STATISTICAL METHODOLOGY   62 ( 1 )   137 - 144   2000年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:BLACKWELL PUBL LTD  

    The operation of resampling from a bootstrap resample, encountered in applications of the double bootstrap, may be viewed as resampling directly from the sample but using probability weights that are proportional to the numbers of times that sample values appear in the resample. This suggests an approximate approach to double-bootstrap Monte Carlo simulation, where weighted bootstrap methods are used to circumvent much of the labour involved in compounded Monte Carlo approximation. In the case of distribution estimation or, equivalently, confidence interval calibration, the new method may be used to reduce the computational labour. Moreover, the method produces the same order of magnitude of coverage error for confidence intervals, or level error for hypothesis tests, as a full application of the double bootstrap.

    Web of Science

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  • On the normal approximations of a studentized symmetric statistic 査読

    前園 宜彦

    Mathematica Japonica   50   433 - 449   1999年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Asymptotic comparisons of several variance estimators and their effects for studentizations 査読

    Y Maesono

    ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS   50 ( 3 )   451 - 470   1998年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:KLUWER ACADEMIC PUBL  

    In this paper we obtain asymptotic representations of several variance estimators of U-statistics and study their effects for studentizations via Edgeworth expansions. Jackknife, unbiased and Sen's variance estimators are investigated up to the order o(p)(n(-1)). Substituting these estimators to studentized U-statistics, the Edgeworth expansions with remainder term o(n(-1)) are established and inverting the expansions, the effects on confidence intervals are discussed theoretically. We also show that Hinkley's corrected jackknife variance estimator is asymptotically equivalent to the unbiased variance estimator up to the order o(p)(n(-1)).

    Web of Science

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  • Higher order relations between Cornish-Fisher expansions and inversions of saddlepoint approximations 査読

    前園 宜彦, PENEV Spiridon

    Journal of the Japan Statistical Society   28 ( 1 )   21 - 38   1998年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY  

    Many numerical examples have demonstrated that the saddlepoint approximation for the cumulative distribution function of a general normalised statistic behaves better in comparison with the third order Edgeworth expansion. This effect is especially pronounced in the tails. Here we are dealing with the inverse problem of quantile evaluation. The inversion of the Lugannani-Rice approximation is compared with the Cornish-Fisher expansion both theoretically and numerically. We show in a very general setting that the expansion of the inversion of the Lugannani-Rice approximation up to third order coincides with the Cornish-Fisher expansion. Based on this, an explanation of the superiority of the former in comparison with the latter in the tails and for small samples is given. An explicit approximation of the inversion of the Lugannani-Rice formula is suggested that utilizes the information in the cumulant generating function and improves upon the Cornish-Fisher formula.

    DOI: 10.14490/jjss1995.28.21

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  • Mean square errors of variance estimators and their Edgeworth expansions 査読

    前園 宜彦

    Journal of the Japan Statistical Society   28 ( 1 )   1 - 19   1998年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY  

    This paper studies the variance estimators for a class of U-statistics. We obtain asymptotic representations of jackknife, Hinkley's (1978) corrected jackknife, unbiased, Sen's (1960), and new variance estimators. The asymptotic mean square errors of these estimators are theoretically investigated. The Edgeworth expansions of the estimators with remainder term o(n-1) are also established. We show that the normalized Hinkley's corrected estimator coincides with the normalized unbiased estimator up until the order n-1/2op(n-1).

    DOI: 10.14490/jjss1995.28.1

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  • An asymptotic representation of a ratio of two statistics and its applications 査読

    Y Maesono

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   27 ( 2 )   305 - 327   1998年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:MARCEL DEKKER INC  

    Some statistics in common use take a form of a ratio of two statistics. In this paper, we will discuss asymptotic properties of the ratio statistic. We obtain an asymptotic representation of the ratio with remainder term o(p)(n(-1)) and a Edgeworth expansion with remainder term o(n(-1/2)). And as example, the asymptotic representation and the Edgeworth expansion of the jackknife skewness estimator for U-statistics are established and we discuss the biases of the skewness estimator theoretically. We also apply the result to an estimator of Pearson's coefficient of variation and the sample correlation coefficient.

    Web of Science

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  • Asymptotic properties of jackknife skewness estimators and Edgeworth expansions 査読

    前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   30 ( 1 )   51 - 68   1998年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Research Association of Statistical Sciences  

    It has been found in simulation studies that jackknife estimators of skewness have downward biases. In this paper we obtain asymptotic representations of the jackknife skewness estimators for $ U $-statistics with remainder term $ o_p(n^{-1}) $ and discuss the biases theoretically. Using the asymptotic representations, we also obtain Edgeworth expansions with remainder term $ o(n^{-1/2}) $.

    CiNii Books

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  • Edgeworth expansions of a studentized U-statistic and a jackknife estimator of variance 査読

    Y Maesono

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   61 ( 1 )   61 - 84   1997年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    We obtain the H-decomposition of a jackknife estimator of the variance of U-statistic and derive an Edgeworth expansion with remainder term o(n(-1/2)). We also obtain an approximation of a studentized U-statistic substituting the jackknife estimator of the variance. An Edgeworth expansion with remainder term o(n(-1)) is established for the studentized U-statistic with arbitrary degree of the kernel.

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  • An Edgeworth expansion of a linear combination of U-statistics 査読

    前園 宜彦

    Journal of the Japan Statistical Society   26   177 - 195   1996年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • A note on biases of jackknife estimators of third central moments 査読

    Y Maesono

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   25 ( 8 )   1931 - 1942   1996年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:MARCEL DEKKER INC  

    In this paper we study the biases of jackknife estimators of central third moments which play an important role in improving the accuracy of the normal approximation. It has been found in simulation studies that the jackknife estimator of the skewness coefficient, into which the jackknife variance and third moment estimators are substituted, have downward biases. For the jackknife variance estimators, their asymptotic properties are precisely studied and their biases are discussed theoretically. Here we study the biases of the jackknife estimators of the central third moments for U-statistics theoretically. The results show that the biases are not always downward.

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  • Edgeworth expansions for functionals of U-statistics 査読

    Yoshihiko Maesono

    Kyushu Journal of Mathematics   50 ( 2 )   311 - 334   1996年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.2206/kyushujm.50.311

    Scopus

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  • Higher order comparisons of jackknife variance estimators 査読

    Yoshihiko Maesono

    Journal of Nonparametric Statistics   7 ( 1 )   35 - 45   1996年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Taylor and Francis Inc.  

    In this paper we discuss jackknife estimators of the variance and their corrections precisely. Shao-Wu [10] have studied a jackknife variance estimator which is based on a delete-d-original estimator. And they have proved the consistency of the delete-d jackknife variance estimator even if the original estimator is not smooth. Their results are especially useful for the jackknife estimation of the variance of the sample quantile. Whereas in the case of smooth original estimators, which include U-statistics, the delete-d jackknife variance estimator is at least as large as the delete-1 estimator which is the traditional jackknife variance estimator. Then the delete-d jackknife variance estimator has larger bias than the delete-1.

    DOI: 10.1080/10485259608832687

    Scopus

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  • On the normal approximations of a studentized U-statistics 査読

    前園 宜彦

    Journal of the Japan Statistical Society   25 ( 19 )   19 - 33   1995年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.14490/jjss1995.25.19

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  • ON THE NORMAL APPROXIMATIONS OF V-STATISTICS AND L-STATISTICS 査読

    Y MAESONO

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   42 ( 3 )   291 - 314   1994年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    The rates of convergence to the normal distribution are investigated for V- and L-statistics. We derive an inequality which gives a lower bound of the uniform distance between two distributions of the V-statistic and the normal distribution. We obtain an inequality which gives a lower bound of the uniform distance, and is meaningful in the case that the distribution of the standardized V-statistic is symmetric around the origin. Further, we also derive similar inequalities for the L-statistic. The proofs are based on Stein's method.

    Web of Science

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  • U-statistics and related topics 招待 査読

    前園 宜彦, 大和 元

    Sugaku Expositions   7   43 - 57   1994年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • U-statistics and related fopics

    Sugaku Expositions   7 ( 43 )   1994年

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  • ON THE NORMAL APPROXIMATION OF U-STATISTICS OF DEGREE-2 査読

    Y MAESONO

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   27 ( 1 )   37 - 50   1991年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    The rates of convergence to the normal distribution are investigated for U-statistics of degree two. We derive an inequality which gives a lower bound for the uniform distance between the distribution of a U-statistic and the standard normal distribution, and which is useful in the case where the distribution of U-statistic is symmetric around the orgin. The proof is based on Stein's method.

    Web of Science

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  • U-統計量とその周辺 招待 査読

    前園 宜彦, 大和 元

    岩波数学   43 ( 3 )   205 - 216   1991年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:The Mathematical Society of Japan  

    DOI: 10.11429/sugaku1947.43.205

    CiNii Books

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    その他リンク: https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00384238747?from=CiNii

  • ESTIMATION UNDER INVARIANT DISTRIBUTIONS 査読

    H YAMATO, Y MAESONO

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   22 ( 1 )   55 - 61   1989年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    Web of Science

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  • DEFICIENCIES OF U-STATISTICS OF DEGREE-2 UNDER SYMMETRIC DISTRIBUTIONS 査読

    H YAMATO, Y MAESONO

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   18 ( 1 )   53 - 66   1989年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:MARCEL DEKKER INC  

    Web of Science

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  • LOWER BOUNDS FOR THE NORMAL APPROXIMATION OF A SUM OF INDEPENDENT RANDOM VARIABLES 査読

    Yoshihiko Maesono

    Australian Journal of Statistics   31 ( 3 )   475 - 485   1989年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    The rates of convergence to the normal distribution are investigated for a sum of independent random variables. Using Stein's method, we derive a lower bound of the uniform distance between two distributions of independent sum and normal. Copyright © 1989, Wiley Blackwell. All rights reserved

    DOI: 10.1111/j.1467-842X.1989.tb00991.x

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  • A lower bound for the normal approximation of U-statistics 査読

    Y. Maesono

    Metrika: International Journal for Theoretical and Applied Statistics   35 ( 1 )   255 - 274   1988年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    In this paper, the rates of convergence to the normal distribution are investigated for U-statistics. Using Stein’s method, we derive a lower bound of the uniform distance between the distributions of U-statistics and the standard normal distribution. © 1988, Physica-Verlag Ges.m.b.H. All rights reserved.

    DOI: 10.1007/BF02613314

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  • COMPETITORS OF THE WILCOXON SIGNED RANK TEST 査読

    Y MAESONO

    ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS   39 ( 2 )   363 - 375   1987年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:KLUWER ACADEMIC PUBL  

    Web of Science

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  • Edgeworth expansion for one-sample U-statistics 査読

    前園 宜彦

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   22 ( 3-4 )   189 - 197   1987年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • INVARIANT U-STATISTICS 査読

    H YAMATO, Y MAESONO

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   15 ( 11 )   3253 - 3263   1986年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:MARCEL DEKKER INC  

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  • CHARACTERIZATION OF PROBABILITY-MODELS BY AN ODDS RATIO IN PROSPECTIVE AND RETROSPECTIVE STUDIES 査読

    T YANAGAWA, K NOMAKUCHI, Y MAESONO

    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS   15 ( 8 )   2347 - 2353   1986年

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:MARCEL DEKKER INC  

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  • Semi-parametric method and its efficiency in the analysis of a case-control study 査読

    前園 宜彦, 柳川 堯

    九州大学理学部紀要   40 ( 1 )   19 - 30   1986年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:九州大学  

    The asymptotic normality under the null hypothesis and also under a contiguous alternative is explored for the semi-parametric method in a multiply matched case-control study in a context of testing statistical hypothesis. The Pitman efficiency of the method is compared with the tests from the classical approach in a framework of a location and scale parameter models. It is shown that the method could lose substantial efficiency when the underlying distribution is normal.

    DOI: 10.2206/kyushumfs.40.19

    CiNii Books

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    その他リンク: https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00297738235?from=CiNii

  • Over-all rank tests for 1 to k matched continuous data in case-control studies 査読

    柳川 堯, 前園 宜彦

    九州大学理学部紀要   38 ( 1 )   75 - 89   1984年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:九州大学  

    Over-all rank tests, for continuous data, are developed in order to combine individual test results in pairwise comparisons between cases and each of $ k $ control groups in a $ 1 $ to $ k $ matched design in case-control studies. Although the over-all-tests do not always have higher efficiencies than some tests which do not have the over-all-function, it is shown that the loss of efficiency would not be considerable.

    DOI: 10.2206/kyushumfs.38.75

    CiNii Books

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    その他リンク: https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00300484050?from=CiNii

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書籍等出版物

  • カーネル型分布関数推定量に基づく統計的推測

    ( 担当: 共著)

    2023年6月  ( ISBN:9789819918614

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    総ページ数:viii, 96 p.   記述言語:英語  

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  • ノンパラメトリック統計

    前園 宜彦( 担当: 単著)

    共立出版  2019年10月 

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  • 概説 確率統計(第3版)

    ( 担当: 単著)

    サイエンス社  2018年10月 

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    記述言語:日本語   著書種別:教科書・概説・概論

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  • 詳解演習 確率統計

    前園 宜彦( 担当: 単著)

    サイエンス社  2010年11月 

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  • 概説 確率統計(2版)

    前園 宜彦( 担当: 単著)

    サイエンス社  2009年9月 

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  • 統計的推測の漸近理論

    ( 担当: 単著)

    九州大学出版  2001年10月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

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MISC

  • ノンパラメトリックなハザード比推定のバイアス修正について

    森山卓, 前園宜彦

    統計関連学会連合大会講演報告集   2018   2018年

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  • 二標本ノンパラメトリック検定の連続化と有意確率の近似について

    森山卓, 前園宜彦

    統計関連学会連合大会講演報告集   2015   2015年

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  • ノンパラメトリック検定統計量の有意確率と連続化統計量について

    前園宜彦, 森山卓

    統計関連学会連合大会講演報告集   2014   2014年

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  • Nonparametric confidence intervals based on asymptotic expansions

    Maesono Yoshihiko

    Discussion paper series   2001 ( 1 )   1 - 25   2001年2月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Faculty of Economics,Kyushu University  

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  • Higher order normalizing transformations of asymptotic U-statistics for removing bias, skewness and kurtosis (vol 83, pg 47, 2000)

    Y Fujioka, Y Maesono

    JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   87 ( 2 )   365 - 366   2000年6月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

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  • U-統計量の正規近似の改良とその比較 招待 査読

    藤岡由美, 前園宜彦

    経済学研究   66 ( 1 )   87 - 100   1999年10月

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    記述言語:日本語  

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  • Comparisons of variance estimators and their effects for studentized U-statistics

    MAESONO Y.

    The Australian National University Statistics Research Report No. SRR   40 - 95   1995年

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講演・口頭発表等

  • ノンパラメトリックな分位点回帰について

    秋葉翔太, 前園宜彦

    研究集会”ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計”  2024年3月 

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    開催年月日: 2024年3月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Asymptotic properties of kernel type quantile estimators

    前園宜彦, 設樂卓也, 中村広大

    数理統計協会アジア環太平洋会議  2024年1月 

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    開催年月日: 2024年1月    

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • ノンパラメトリックな分位点回帰について

    秋葉翔太, 前園宜彦

    第28回 情報・統計科学シンポジウム  2023年12月 

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    開催年月日: 2023年12月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • カーネル型確率点推定量の漸近的性質について

    設樂卓矢, 前園宜彦

    統計関連学会連合大会2023  2023年9月 

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    開催年月日: 2023年9月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • カーネル型確率点の漸近的性質について

    設樂卓矢, 前園宜彦

    研究集会”ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計”  2023年3月 

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    開催年月日: 2023年3月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • カーネル型推定量を利用した推測について

    前園宜彦

    研究集会”統計科学の開拓”  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • カーネル型確率点推定の平均二乗誤差について

    前園宜彦, 中村広大

    日本数学会総合分科会  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Improved confidence intervals for expectiles in risk management

    前園宜彦, Spiridon Penev

    統計関連学会連合大会2022  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月    

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • Improved confidence intervals for expectiles in risk management 招待

    前園宜彦, Spiridon Penev

    2022年6月 

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    開催年月日: 2022年6月    

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • Boundary-free kernel smoothed goodness of fit tests for data on general interval

    リツキー・レザ・ファウジ, 前園宜彦

    2022年度年会統計関連学会連合大会  ( 埼玉大学 )   2022年3月  日本数学会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    境界バイアスを修正したカーネル型分布関数推定量を利用した適合度検定の性質

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  • カーネル型確率点推定量の平均二乗誤差について

    中村広大, 前園宜彦

    研究集会”第22回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計”  ( 東京都文京区 )   2022年3月  寒河江雅彦,前園宜彦

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    統計的推測の重要な問題である確率点推定のカーネル型推定量の漸近平均二乗誤差を導き,その良さを理論的に示した

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  • Boundary-free kernel smoothed goodness of fit tests for data on general interval

    リツキー・レザ・ファウジ, 前園宜彦

    2020年度統計関連学会連合大会  ( オンライン )   2020年9月  応用統計学会,日本計算機統計学会,計量生物学会,日本行動計量学会,日本統計学科,日本分類学会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    境界バイアスを修正したカーネル型分布関数推定量を利用した適合度検定の性質

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  • Multivariate functional subspace classification for high-dimensional longitudinal data and its application 国際会議

    福田竜也, 三角俊裕, 小西貞則, 前園宜彦

    The 12th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics  ( Birbeck University of London )   2019年12月  Computational and Methodological Statistics

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Automatic multivariate functional clustering for spatial longitudinal data 国際会議

    新井仁智, 三角俊裕, 松井秀俊, 小西貞則, 前園宜彦

    The 12th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics  ( Birbeck University of London )   2019年12月  Computational and Methodological Statistics

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Structural change detection via common principal component analysis 国際会議

    松川達也, 三角俊裕, 小西貞則, 前園宜彦

    The 12th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics  ( Birbeck University of London )   2019年12月  Computational and Methodological Statistics

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    共通主成分分析を利用した新しい変化点探索法を提案し,実データに対する応用を行った

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  • Automatic multivariate functional clustering for spatial longitudinal data

    新井仁智, 三角俊裕, 松井秀俊, 小西貞則, 前園宜彦

    第24回 情報・統計科学シンポジウム  ( 九州大学数理学研究院 )   2019年12月  統計科学研究会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    位置情報を持つ関数データに対する新しい判別法の提案を行い,実データへの適用を議論した

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  • 多変量関数部分空間法とその応用

    福田竜也, 三角俊裕, 小西貞則, 前園宜彦

    第24回 情報・統計科学シンポジウム  ( 九州大学数理学研究院 )   2019年12月  統計科学研究会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    多変数関数データに対する部分空間法の構築とそれを利用した判別法の提案を行い,実データへの適用を行った.

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  • 共通主成分分析に基づく構造変化点探索とその応用

    松川達也, 三角俊裕, 小西貞則, 前園宜彦

    第24回 情報・統計科学シンポジウム  ( 九州大学数理学研究院 )   2019年12月  統計科学研究会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    共通主成分分析を利用した新しい変化点探索法を提案し,実データに対する応用を行った

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  • 共変量を伴うデータに対するカーネル型ハザード関数推定

    前園宜彦, 清水雅憲

    日本数学会総合分科会  ( 金沢大学 )   2019年9月  日本数学会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Kernel-based Goodness-of-fit Test for Data with Boundaries

    Rizky Reza Fauzi, 前園宜彦

    統計関連学会連合大会  ( 滋賀大学 )   2019年9月  統計関連学会連合

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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受賞

  • 日本統計学会小川賞

    1996年10月   日本統計学会  

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • カーネル型推定とリサンプリング法によるノンパラメトリック推測の改善とその応用

    研究課題/領域番号:22K11939  2022年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)  中央大学

    前園 宜彦

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    配分額:4160000円 ( 直接経費:3200000円 、 間接経費:960000円 )

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  • ボラティリティ推定に関する新提案について

    研究課題/領域番号:18K03431  2018年4月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)  東京都市大学

    金川 秀也, 滑川 光裕, 前園 宜彦, 税所 康正, 細野 泰彦

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    配分額:4290000円 ( 直接経費:3300000円 、 間接経費:990000円 )

    株価などの経済時系列データを用いたリスク分析において、収益率の標準偏差であるボラティリティの推定は最重要な問題である。特に、ボラティリティが時間の経過とともにランダムに変動する場合はその推定は容易でなく、現在でも株価ボラティリティの時間変化を正確に求める手法は確立されていない。
    この問題を解決する手段として、ヒストリカル・ボラティリティによって日次収益率を基準化することによって、ジャンプと思われる大きな変動が観測された場合に、それが真のジャンプか、あるいは連続過程から発生した変動かを区別するという分析法を考案した。
    2021年度には複合ポアソン過程によって構成されたジャンプ拡散過程に注目し、株価数理モデルとして従来から一般に用いられてきたマートン型ジャンプ拡散モデルを改良した新たな株価数理モデル用いて分析を行なった。このモデルを基にして、収益率をヒストリカル・ボラティリティによって推定した場合に、その推定結果が正確であれば単位時間当たりの基準化された収益率のジャンプ回数がポアソン分布に従うことを利用してボラティリティの推定精度を検証した。その結果、現時点から20日程度以前までのヒストリカル・ボラティリティ(HistoricalVolatility)を用いることでかなり高い精度で推定できることが実証され、その成果を論文にして投稿準備中である。
    株価ボラティリティ推定の研究として、実証分析だけでなく、ファジィ理論による株価数理モデルの構築や、確率微分方程式によるモデリングなどの理論的な研究も並行して行なった。これらについてはノイズがデータに混入する量と連立微分方程式の非線形階軌道との関係を示した論文を出版した。

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  • 多様なノンパラメトリック推測法の融合による新たな高精度統計手法の開発

    2016年4月 - 2020年3月

    日本学術振興会  科学研究費 

    前園 宜彦

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

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  • 自然現象や社会現象から得られる時空間データの統計モデリングと現象の理解の研究

    研究課題/領域番号:15H02670  2015年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    西井 龍映, 持田 恵一, 恩田 義彦, 松田 安昌, 田中 章司郎, 前園 宜彦, 増田 弘毅, 二宮 嘉行, 松井 秀俊, 江田 智尊

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    配分額:15730000円 ( 直接経費:12100000円 、 間接経費:3630000円 )

    以下の研究を行った。
    1)IGARSS 2015 で、コロンビア大学とリモートセンシング画像の社会応用に関する特別セッションを企画した。2)太陽活動に関する物理量を用いて 磁気嵐指数を予測する時系列回帰モデルを推定した。3)試験植物の遺伝子発現の時系列データに、自己回帰型回帰モデルの疎推定により遺伝子間ネットワークを推定した。4)超高解像度土地被覆画像に対し,出力層の階層的構造と入力層の従属性を考慮したマルチラベル判別について機械学習に基づく判別器を提案した.

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  • ノンパラメトリック統計量の平滑化と高精度推測法の構築

    2015年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  挑戦的萌芽研究 

    前園宜彦

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    資金種別:競争的資金

    配分額:2860000円 ( 直接経費:2200000円 、 間接経費:660000円 )

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  • ヒルベルト空間値確率変数列の中心極限定理の精密化と対称統計量の漸近理論への応用

    研究課題/領域番号:25400211  2013年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)  東京都市大学

    金川 秀也, 前園 宜彦, 税所 康正

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    配分額:5070000円 ( 直接経費:3900000円 、 間接経費:1170000円 )

    これまで対称統計量の漸近理論は主に独立同分布確率変数列に対して研究が行われてきた。しかし数理ファイナンスにおける金融データ解析のように確率微分方程式や線形時系列モデルによってモデリングされる場合にはデータの従属性を仮定する必要があるが、本研究によって対称統計量の漸近理論を従属確率変数列の場合に拡張することある程度できた。また退化型対称統計量のエッジワース展開についてV.Bentkus, F.Gotze(1999)の結果を拡張し、2次項の誤差オーダーまで広義の中心極限定理の精密化が行えることを示した。さらに本研究において、任意の誤差オーダー に対する補正項を求めることができた。

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  • 高次有効性をもつスムーズなノンパラメトリック推測法の開発

    2012年4月 - 2015年3月

    日本学術振興会  挑戦的萌芽研究 

    前園宜彦

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    資金種別:競争的資金

    配分額:3120000円 ( 直接経費:2400000円 、 間接経費:720000円 )

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  • 時空間現象データの統計モデリングと当該現象の定量的把握の研究

    研究課題/領域番号:23300106  2011年4月 - 2015年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    西井 龍映, 二宮 嘉行, 増田 弘毅, 前園 宜彦, 田中 章司郎, 清水 邦夫, 秦 攀, 小西 貞則, 坂田 年男

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    配分額:11570000円 ( 直接経費:8900000円 、 間接経費:2670000円 )

    時空間現象から得られる種々のデータに対する統計モデルの開発と評価を行い,当該現象の特徴を把握し,モデルの統計科学的性質を研究した.具体的な課題は次の通りである.
    1) 森林被覆率を人口密度や起伏量によって説明する時間的空間的依存性を考慮した回帰モデルを提案した. 2) 太陽風の種々の物理量に関する時系列観測データを用いて磁気嵐指数を予測するモデルを提案した. 3) 地震頻度と太陽風との関連を考察し, マグニチュード4以下の全球の地震頻度は, 太陽風の影響があることを統計的に示した. 4) 確率微分方程式で記述されるモデルの母数推定について, 漸近理論を考察した.

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  • 高次非線形モデリングの統合的研究

    研究課題/領域番号:21300106  2009年4月 - 2014年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B) 

    小西 貞則, 西井 龍映, 前園 宜彦, 二宮 嘉行, 増田 弘毅, 酒折 文武, 二宮 嘉行, 増田 弘毅

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    配分額:16250000円 ( 直接経費:12500000円 、 間接経費:3750000円 )

    計測・測定技術の高度な進展は,諸科学・産業界で大規模・高次元データの獲得と蓄積を促進し,現象解明に有用な情報を抽出するには従来手法は有効に機能せず,新たな解析手法の研究が希求されるようになった.本研究では,現象解明と予測・制御に不可欠な現象のモデル化とデータ解析手法の開発研究に取り組み,次のような研究成果を挙げた.(1) L1 型正則化法を理論的・数値的に研究し,汎化能力の高い回帰モデリング,識別・判別法を提唱した. (2)モデリングの過程で重要なモデルの評価・選択問題に取り組み,新たなモデル評価基準を導出した.(3) ベイズ型モデリングについて研究を推進し,汎用性の高いモデリングを提唱した.

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  • 高度な情報抽出のためのノンパラメトリック推測理論の導出とその応用

    2009年4月 - 2014年3月

    日本学術振興会  基盤研究(B) 

    前園宜彦, 西井龍映, 小西貞則, 寒河江雅彦, 藤井良宜

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    資金種別:競争的資金

    配分額:14560000円 ( 直接経費:11200000円 、 間接経費:3360000円 )

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  • 高度な情報抽出のためのノンパラメトリック推測理論の導出とその応

    2009年4月 - 2014年3月

    日本学術振興会  科学研究費 

    前園 宜彦

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

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  • 統計的リサンプリング法と高次漸近理論の融合による実用的な高精度推測法の開発

    2009年4月 - 2012年3月

    日本学術振興会  挑戦的萌芽研究 

    前園宜彦

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    資金種別:競争的資金

    配分額:2740000円 ( 直接経費:2500000円 、 間接経費:240000円 )

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  • 複雑な統計モデルでのノンパラメトリック推測法の改良とその応用の研究

    2004年4月 - 2008年3月

    日本学術振興会  基盤研究(B) 

    前園宜彦, 岩本誠一, 小西貞則, 中井達, 百武弘登, 内田雅之

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    資金種別:競争的資金

    配分額:10990000円 ( 直接経費:10300000円 、 間接経費:690000円 )

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  • 評価を考慮した多段決定問題の最適解に関する研究

    研究課題/領域番号:19510150  2007年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C) 

    中井 達, 岩本 誠一, 時永 祥三, 前園 宜彦, 松本 浩一

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    配分額:4550000円 ( 直接経費:3500000円 、 間接経費:1050000円 )

    社会科学における評価に対して動的計画法を応用すること、とくに不完備情報の多段決定モデルとして解析するための取り扱い方やその理論を中心に考えた。その結果、部分観測可能なマルコフ過程における多段決定問題に評価の概念を入れることを、クレームに対処するモデルへの応用について、費用最小化問題に対する最適方程式に基づき、その最適解に関する性質の解析を行い、適当な条件の下でそれらの単調性が成り立つことが示された。

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  • 超高次元データに基づく非線形多変量解析手法の開発と応用

    研究課題/領域番号:17300089  2005年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    小西 貞則, 西井 龍映, 前園 宜彦, 百武 弘登, 二宮 嘉行, 増田 弘毅, 内田 雅之, 内田 雅之

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    配分額:14870000円 ( 直接経費:12800000円 、 間接経費:2070000円 )

    高次元データに基づく複雑現象解明を目的として, 非線形多変量解析の理論・方法論の開発研究と応用研究に取り組み, 現象の構造を有効に捉える非線形回帰モデリング, ロジスティックモデルに基づく非線形識別・判別法, リスクを定量的に評価・予測するリスク予測モデルを提唱した. また, 観測・測定されたデータを関数化処理し, 処理した関数化データ集合に基づく解析手法について研究し, 回帰, 識別・判別, 次元圧縮に関して, 関数データ解析手法を提唱することができた. 開発した解析手法は, 生命科学, システム工学, 地球環境科学などの問題解決に応用した.

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  • 非決定性動的計画法の研究とその制御差分方程式への応用

    研究課題/領域番号:15654019  2003年 - 2005年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽研究  九州大学

    岩本 誠一, 川崎 英文, 時永 祥三, 前園 宜彦, 藤田 敏治, 植野 貴之

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    配分額:3400000円 ( 直接経費:3400000円 )

    本平成17年度は全3年計画の最終年度に当たり、本研究のまとめと総括の年度である。本研究では確定的・確率的動的計画法(deterministic and stochastic dynamic programming)にとって代わり得る新たな動的計画法として非決定性動的計画法(non-deterministic dynamic programming)を導入しようとしている。
    この目的は概ね達成され、非決定性動的計画法の位置づけが明らかになり、さらに確定的動的計画法および確率的動的計画法に見られない新しい動的最適化問題群が明瞭に浮き彫りにされた。具体的にはコンピュータサイエンス分野での人工知能の設計において極めてよく用いられていることが判明した。また、離散的な数理パズルや数学的なゲームにおいてもいくつか興味ある問題が非決定性動的計画法で解かれることも分かった。その他に、確率論とその応用でよく用いられている停止時刻(stopping time)の概念を離散グラフや木の上に導入して、具体的な動的最適化問題に対して非決定性動的計画法で最適時刻(パターン)を構成した。これは数理ファイナンスにおけるアメリカンオプションをはじめとする満期日変動型オプションの再帰的価格付けを可能にした。この過程で有限段の最適停止問題において停止規則の総数の列挙も再帰的に示せ、その全体をグラフなどで具体的に分かり易く表示した。これにより、ややもするすると陥りがちな解の存在などの数学的な議論から抜け出して、最適停止問題の広域化、簡便化、親しみやすさへと繋がって行った。この研究によって停止時刻、情報集合など確率論特有の概念が非決定性システム上で構築でき、確率(probability)に替わって広く加重(weight)を用いた最適化が可能になった.また、いわゆる差分方程式の概念に最大化演算をもちいて複数個の差分方程式を制御するシステムを導入した。これによって制御差分方程式が具体的な形で表され、最適化を含まない(評価型)動的計画法によって解かれることが判明した。
    非決定性動的計画法と制御差分方程式に関するこれらの成果は国内は勿論、2003年EURO/INFORMS、ISMP18,2004年KES, ICOTA6,IWIF1および2005年IFORS17などの国際会議で発表し、日本発のオリジナルな研究であることが認知されるようになった。

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  • 金融工学へのリサンプリング法の応用

    2002年 - 2005年

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    資金種別:競争的資金

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  • Application of Resampling Method to Financial Engineering

    2001年 - 2005年

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    資金種別:競争的資金

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  • 制御マルコフ連鎖における非加法型評価系とその数理ファイナンスへの応用

    研究課題/領域番号:13440036  2001年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    岩本 誠一, 時永 祥三, 中井 達, 安田 正実, 川崎 英文, 藤田 敏治, 前園 宜彦

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    配分額:9000000円 ( 直接経費:9000000円 )

    本研究では、制御マルコフ連鎖に新たに非加法型評価基準を導入することによって、従来の割引き期待効用関数(加法型)最適化では見られなかった最適政策の構造を解明し、数理ファイナンスへ応用することを目的にしている。加法型評価基準に対するマルコフ決定過程などの従来の成果は数学的には「期待値作用素の線形性と最適化作用素の非線形性の相互関係の研究である」と言えるが、非加法型評価系をとり扱う場合は、期待値作用素の線形性はもはや重要な役割は果たさない。本研究は「期待値作用素の線形性を用いない最適化作用素の非線形性の研究である」とも言える。この研究では線形性の代わりに(a)期待値作用素の単調性、(b)評価系の結合性、(c)システム・ダイナミックスの逐次性などに着眼して研究を遂行することができた。これらの研究を通して、動的最適化の方法が多様かつ多彩になり、非線形システムの最適化手法が新たに開発・実行されたことになる。その具体的内容は
    (1)政策クラスを新たに導入して、マルコフ・原始・一般・拡大マルコフに整理・分類、
    (2)評価系クラスを導入して、単一(加法・乗法・最大・終端等)と複合(範囲・分散・比等)に分類・細分、
    (3)政策クラスと評価系クラスの対応関係を整理して埋め込みの諸相・実相を解明、
    (4)(1)-(3)での「最適化」成果の「非最適化」分野への適用として、数理ファイナンスへの応用などである。
    本研究では、多様な評価系の期待値・閾値確率最適化に多様な方法が実際に役立つことが明らかになった。これらの方法はこれまで確定的システムの最適化に多用されてきたが、本研究によって確率的・あいまい・非決定性などのシステムに対しても広く動的計画法・埋め込み法が適用できることが判明した。特に、数理ファイナンスにおけるオプションの評価に本研究で開発した多様な最適化手法が適用可能であることが判明した。それはオプションの動的価格付け(dynamic pricing)であり、再帰的評価(recursive evaluation)である。さらに、満期日変動型などの新型オプションの開発と評価も可能になった。したがって、ポートフォリオシステムの最適化方法・評価方法が多様かつ多彩になってきた。これらは動的計画法・再帰的方法が非線形・非加法・非決定性などが内在している諸問題に適用可能であること示している。これはまさしく本研究の成果である。

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  • 高次非線形モデリングの数理と複雑現象解明への応用

    研究課題/領域番号:13440034  2001年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    小西 貞則, 百武 弘登, 内田 雅之, 前園 宜彦, 柳川 堯

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    配分額:11700000円 ( 直接経費:11700000円 )

    平成13年度から4年計画で実施した本研究は,複雑な自然現象や社会現象を解明するための非線形数理手法の開発研究を目的として行い,生命科学,システム工学,金融工学,経営学等の諸科学のデータ分析に有効に機能する様々な統計的モデリング手法を提唱することができた.本研究課題を通して開発した汎用性の高い研究成果を以下に挙げる.
    1.正則化基底展開法を用いて非線形回帰モデル,識別・判別問題を定式化すると共に,ベイズアプローチに基づくモデル評価基準を提唱して,高次元データの分析に有効に機能するモデリング手法を開発した.開発した手法は,画像解析,音声認識,ゲノムデータなどの分析に応用し,情報抽出に高い性能を有する手法であることが立証できた.
    2.時間的に変化する多次元データを内在するノイズを考慮して関数化処理して,処理した関数化データ集合に基づいて有益な情報やパターンを効率的に抽出するためのモデリング手法の開発研究を行い,人間の動作過程のデータ,遺伝子構造データの分析に応用しその有効性を立証した.
    3.従来カオス的時系列データに対して自己回帰モデルの枠組みで定式化し,核型推定量を適用していたが,スパイクを持ち,かつ非線形な場合への適用可能性を目的として非線形ウエーブレット解析法を開発した.
    4.連続時間確率過程におけるモデリングの理論・方法論を開発すると共に,新しいモデル評価基準を導出した.また,数理ファイナンスへの応用研究を推進して,確率微分方程式から生成される連続時間確率過程モデルを提唱した.

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  • リサンプリング法の有効利用と新しい応用の研究

    1999年4月 - 2002年3月

    日本学術振興会  基盤研究(B) 

    前園宜彦, 小西貞則, 岩本誠一, 柳川堯, 百武弘登, 中井達

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    資金種別:競争的資金

    配分額:6600000円 ( 直接経費:6600000円 )

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  • 多期間ポートフォリオにおける評価系および最適政策の動的計画法による研究

    研究課題/領域番号:13878077  2001年 - 2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽研究  九州大学

    岩本 誠一, 前園 宜彦, 中井 達, 時永 祥三, 植野 貴之, 藤田 敏治

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    配分額:2100000円 ( 直接経費:2100000円 )

    いわゆるマルコビッツのポートフォリオ理論では平均・分散基準の確定的最適化を数理計画法によって行っている。これは時間を含んだダイナミックな問題を、期待値操作または極限操作により、瞬時の静的問題として解析している。すなわち、時間推移に伴うダイナミズムの取り扱いを無視していた。しかし、本研究においては、【動的な問題には動的な解析】を通して、最適化を行っている。
    まず、数理ファイナンス分野おける新しい評価基準として単一評価クラスと複合評価クラスを導入して、その不確実性の下での動的最適化手法を提案している。とくに、リスクとリターンをマルコフ連鎖として確率変数列そのものとして取り扱い、制御マルコフ連鎖上で分数型基準の条件つき期待値を再帰的に最適化している。分数型評価は複合評価の典型的な基準の一つであるが、他に、範囲、分散などの複合型基準の動的最適化を行った。さらに、動的計画法を中心とした動学的最適化手法として、(1)原始政策法、(2)拡大マルコフ政策法、(3)(4)多段確率決定樹表を開拓し、既存の最適化手法では解けない問題を提案し、これらの最適解を導いた。また、動的最適化手法をより分かりやすく、説得力あるものにするために、各種グラフィックス表示およびその開発をおこなった。とくに、不確実性の下において非加法型評価の多段階意思決定過程の最適化を動的計画法によって行った。
    さらに加法型評価と非加法型評価との相違を最適解・アプローチにおいて解明し、三つの手法で多段決定過程の最適化を行った。ここでは評価系を加法・非加法の枠を超えて、広く単一・複合としてとらえ、動的計画法が広く適用できることを実例とともに示した。
    本研究によって、多期間ポートフォリオ理論に新しい評価基準が導入され、その下での互いに同等な動的最適化手法が広く利用できるようになった。これはまさしく本萌芽的研究の一つの成果である。

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  • リサンプリング法の理論研究

    1999年 - 2001年

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    資金種別:競争的資金

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  • Theoretical Study of Resampling Method

    1999年 - 2001年

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    資金種別:競争的資金

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  • 条件付き期待値によるダイナミック・ポートフォリオ理論の構成とその応用

    研究課題/領域番号:11874023  1999年 - 2000年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽的研究  九州大学

    岩本 誠一, 前園 宜彦, 中井 達, 時永 祥三, 藤田 敏治

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    配分額:2300000円 ( 直接経費:2300000円 )

    従来のポートフォリオ理論では平均・分散基準の確定的最適化を数理計画法によっておこなっているが、本研究においては、数理ファイナンス分野おける新しい評価基準として単一評価クラスと複合評価クラスを導入して、その不確実性の下での動的最適化手法を提案している。とくに、リスクとリターンを確率変数そのものとして取り扱い、制御マルコフ連鎖上で分数型基準の条件つき期待値を再帰的に最適化している。分数型評価は複合評価の典型的な基準の一つであるが、他に、比型、分散などの複合型基準の動的最適化をおこなっている。さらに、動的計画法を中心とした動学的最適化手法として、(1)全履歴法、(2)パラメトリック法、(3)マルコフ法、(4)多段確率決定樹表を開拓し、既存の最適化手法では解けない問題を提案し、これらの最適解を導いた。また、動的最適化手法をより分かりやすく、説得力あるものにするために、各種グラフィックス表示およびその開発をおこなった。とくに、不確実性の下において非加法型評価の多段階意思決定過程の最適化を動的計画法によって行った。具体的には、(1)事前条件付き意思決定過程と(2)事後条件付き意思決定過程の二つを新たに導入し、(3)条件なし(本来の)意思決定過程との最適解の構造およびそのアプローチにおいて三つの過程の相違点を明らかにした。
    本研究によって、閾値確率制御問題が上述の多様な方法で解けることが明らかになった。とくに、閾値確率最大化問題の逆問題は数理ファイナンスにおけるバリュー・アト・リスクの最小化問題なることがっわかり、バリュー・アト・リスクの最小化に新たに動的計画法・埋め込み法が適用できることになった。この二つの方法はこれまで確定的システムの最適化に多用されて成果を上げてきたが、本研究によって確率システム・あいまいシステムに対しても動的計画法・埋め込み法が適用できることが判明した。したがって、本来不確実性の下で変動するポートフォリオシステムの最適化方法が多様・多彩になってきた。これらはまさしく本萌芽的研究の成果である。

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  • 非線形モデルに基づく統計解析とモデル評価法の研究

    研究課題/領域番号:09440082  1997年 - 2000年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    小西 貞則, 田端 正久, 中尾 充宏, 柳川 堯, 前園 宜彦, 福本 康秀, 笛田 薫

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    配分額:10800000円 ( 直接経費:10800000円 )

    近年のコンピュータの発展と利用環境の飛躍的な向上は、データの蓄積と分析の過程を格段に進展させたばかりでなく、計算機上で柔軟な発想のもとで新たな手法開発に取り組むことを可能とした。これに伴って、自然科学、社会科学の諸分野における複雑な現象解明のための種々の非線形モデリングの研究が集中的に行われるようになってきた。
    本研究は、統計的モデリング、非線形時系列解析、大規模非線形モデリング、数理計算機技法、精度保証付き数値計算法、有限要素法、非線形力学系、最適計画法、計算アルゴリズムなどの様々な非線形数理手法を融合することによって、複雑な現象分析に有効に機能する非線形モデリングの理論と応用の研究を推進し、以下のような研究実績を挙げた。
    1.現象発生の確率的メカニズムを捉える非線形モデリングについて研究し、核関数、スプライン、ニューラルネットワークなどに基づくモデルの構築法を開発した。また、情報量の観点からモデル評価規準を構成するための理論研究を推進し、非線形モデルの評価を可能とする情報量規準を提唱した。
    2.非線形時系列データの解析手法について研究し、カオスを生み出す可能性をもつ非線形度の強い時系列データから、埋め込み次元、遅れ時間およびLyapunov指数を推定する理論・方法論を開発した。
    3.偏微分方程式およびそれから派生する問題の厳密解を計算機による数値計算によって捉えるための数学的理論と計算アルゴリズムの開発研究を進めた。
    4.地球マントル対流現象を記述する非線形熱対流問題の数理モデルの構築、有限要素法による計算手法の開発、モデルの精度を上げるための流速の粘性係数に温度依存性を導入した有限要素コードなどを開発した。
    5.粘性流体中の渦管の運動速度を計算するための高次漸近展開法を開発し、粘性流体中の渦輪の渦度分布や大半径の拡がりを正確に計算することができた。
    6.漸近U-統計量のエッジワース展開に基づいて正規化変換の理論を研究し、新しい近似法を提唱した。重み付きブートストラップ法を活用して、膨大な計算量を軽減する方法を提唱した。

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  • Selberg型積分の多角的研究

    研究課題/領域番号:09440064  1997年 - 1998年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    金子 譲一, 風間 英明, 前園 宜彦, 木塚 崇, 宮脇 伊佐夫

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    配分額:5500000円 ( 直接経費:5500000円 )

    本研究では、(変型)Selberg型積分と付随するtwisted(co-)homology群の構造および積分の満たすホロノミック系について主に研究を行った。多項式のべき積の積分をtwisted homologyとtwisted cohomologyとのdual paringと考える立場からは、これらの空間の基底をできるだけ具体的に構成する事が最初に問題となる。我々は変形Selberg型積分の場合に、実際に基底を構成した。これらは、Falk-寺尾によるβ-nbc basisによる基底の一例にもなっている。また関連したGauss-Manin系も陽に計算した。これらの計算と平行して、Selberg型積分に関する青本の結果も我々の立場から別証明が出来た(Duke Math.J.)。我々の変型selberg型積分はまた、Gelfand-Kapranov-ZelevinskyによるいわゆるA-超幾何関数の一例でもある。この立場から彼等のA-超幾何イデアルの諸性質について、そのCohen-Macaulay性、基底の構成等について具体的な予想を立てて、現在研究を進めている。これらの予想が正しければ、陽な計算で様々な量が決定されうる、古典的なLauricellaの超幾何関数F_D以外の極めてまれな例が得られたことになる。一方本来のSelberg積分について、そのある種の一般化が、やはりΓ関数の積で表示されるというForresterの予想について研究を行い、Jack多項式の積分公式を用いて部分的解答を得た。これはContemporary Mathematics(AMS)に掲載予定である。この研究は、予想の完全な解決を目指して現在も続行中である(Dunkl operatorを用いるアプローチが有効と考える)。
    分担者風間は、高山茂晴(大阪大学)との共同研究で、weakly 1-complete多様体における∂∂-問題についての中野茂男の長年の予想を否定的に解決した(Nagoya Math.J.発表予定)。またさらに複素リー群において関連する問題を考察した(Nanoya Math.J.発表予定)。

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  • C^*一環の指数理論の展開

    研究課題/領域番号:08454032  1996年    

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  九州大学

    綿谷 安男, 前園 宣彦, 石川 暢洋, 風間 英明

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    配分額:3100000円 ( 直接経費:3100000円 )

    V.JonesはII,型factor Mのsubfactor Nに対してMのN-maduleとしてのrankに当たるJones index (MiN)を導入した。そのアイデアは幸崎とLonguによってII型からIII型のfactorの場合にまで拡張された。Pimsnen-Popaのbasisと幸崎の定義にヒントをえて,研究代表者はC^*一環BからそのC^*一部分環Aへの条件付期待値にiB→Aに対してJones indexに相当するIndex Eを導入することに成功した。Swbfactorの構造を解析する方法としては最初はhighe selative commu tantsを調べることがあったが,研究の過程でbimoduleの構造を調べることの重要性が認識された。今回の研究では,C^*一環に対してもそれに対応するHilbest C^* bimoduleの概念を導入し,さらにそれへの(可算離散)群の作用による接合積の構成を提案した。そしてその接合積が既約になるための条件として,ある種のfree性とエルゴード性をみたせば十分であることを発見した。また竹崎一高井の双対定理のhilbert C^*-bimodule版を定式化し,その典型例としてA型とD型のディンキン図形の間の双対性が表われることを示した。さらにbimoduleとそのconzigateを交互にtensur積をとっていた時の既約分解のルールも調べた。

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  • 無限次元確率解析と微分幾何学

    研究課題/領域番号:07640317  1995年    

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  一般研究(C)  九州大学

    杉田 洋, 前田 英敏, 前園 宣彦, 岩瀬 則夫, 山口 忠志, 風間 英明

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    配分額:2300000円 ( 直接経費:2300000円 )

    無限次元正則関数について本研究の代表者は以下のような知見を得たので報告する。
    無限次元正則関数の定義は使用目的によって様々なものが考えられるが、我々が採用した定義は確率解析に根ざしているShigekawaの定義である。これは複素Wiener空間上の加測関数(Wiener汎関数という)のうち正則な多項式関数(これは実質的に有限次元の正則関数である)のL_p-極限として得られるものである。さて、正則多項式自体は連続関数であるが極限として得られる正則Wiener汎関数は一般に連続ではない。しかし、正則性という強力な構造によって次のような無限次元Brown運動に対する細連続性を持つ。:正則Wiener汎関数は確率0の修正をすれば複素Wiener空間上の原点から出発する無限次元Brown運動の軌道に沿って時間1までは確率1で連続である。(H. Sugita, J. Math. Kyoto Univ., 34-4(1994)849-857.)
    この結果を踏まえて時間1以降の無限次元Brown運動と正則Wiener汎関数の関連を調べた。新しい知見は次の通り。:正則Wiener汎関数の上に述べた修正は「正則除外集合」という零集合上で行われ、無限次元Brown運動は時刻1までは確率1でそれに到達しない。しかし、時刻1を越えると到達する事があり得ることが分かった。このことは正則Wiener汎関数によっては時刻1を越える無限次元Brown運動の軌道に関して連続になり得ないことを示している。このようなことは有限次元では決して起こらないことで無限次元の特徴を示している。
    以上のような知見も含め最近の正則Wiener汎関数に関する研究について総合報告を作成した。それはProceedings of Taniguchi Symposium '94に掲載予定である。

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  • ノンパラメトリック推測の漸近理論

    1984年 - 1994年

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    資金種別:競争的資金

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  • Asymptotic Theory of Nonparametric Inference

    1984年 - 1994年

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    資金種別:競争的資金

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  • nef接束をもつFano多様体の研究

    研究課題/領域番号:05640049  1993年    

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  一般研究(C)  九州大学

    佐藤 栄一, 岩瀬 則夫, 児玉 哲夫, 前園 宜彦, 金子 譲一, 山口 忠志

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    配分額:2100000円 ( 直接経費:2100000円 )

    今年度の研究の主な成果は次の通りである。(研究代表者による)
    【.encircled1.】.〓Txがアンプルベクトル束を持つ非特異射影多様体は、“任意標数"の下で射影空間又は二次超曲面である。
    【.encircled2.】.Xを射影空間内のn次元非特異部分多様体とする。Xがその各点で〓(=m)次元の射影部分空間Pを含むと仮定する。その時,Xは非特異射影多様体上P^a束(a〓m)又はn=2mでかつ二次超曲面・グラスマン多様体Gr(m+1,)のいずれかである。但しPは最初の場合はファイバーに含まれ,後2つの場合はそれらが持つ最大次元(=m)の線型空間である。尚Gr(m+1,1)はp^<m+1>内の直線全体からなる多様体である。
    上の成果の特徴は1の場合 最小次数の有理曲線のありうべき特異点のタイプは“標数0"では扱い易いが“任意標数"の下では特異な状況が出現する。一方付加条件(〓Txから出てくる)により、その特異性について分析が可能になり,期待される結果が得られる。次に【.encircled2.】の場合を述べる。X内の“generic"なPについて,その法束Np/xの形は完全に決定できる。問題となるのは、PのX内の任意の変位P′の法束Np′/xがNp/xと同様の構造をもつことを示すことを示すことにある。それにはベクトル束の変形について詳細に調べることにより、可能になる。さらに最後のグラスマン多様体の場合は代数曲線のトレリの定理が本質的に関与している。
    他に研究分担者によるものとして
    【.encircled3.】(前園)U-統計量と関連するU-及びL-統計量についての正規近似の下限の考察
    【.encircled4.】(金子)ジャク多項式と青本の結果を使い多変数超幾何関数の新しいクラスの導入 等がある

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  • 多次元U-統計量及び関連する統計量の漸近分布

    1991年4月 - 1992年3月

    文部省  奨励研究(A) 

    前園宜彦

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    資金種別:競争的資金

    配分額:900000円 ( 直接経費:900000円 )

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  • Symmetric統計量の正規近似の精密化

    1987年4月 - 1988年3月

    文部省  奨励研究(A) 

    前園宜彦

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    資金種別:競争的資金

    配分額:1100000円

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  • U-統計量の分布の漸近展開

    1985年4月 - 1986年3月

    文部省  奨励研究(A) 

    前園宜彦

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    資金種別:競争的資金

    配分額:1000000円 ( 直接経費:1000000円 )

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その他

  • Editorial board member of Statistics

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    学術誌Statistics 編集委員

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現在の担当授業科目

  • 2024年度   卒業研究Ⅰ   学部

  • 2024年度   卒業研究Ⅱ   学部

  • 2024年度   応用統計学2   学部

  • 2024年度   確率・統計2   学部

  • 2024年度   確率及統計   学部

  • 2024年度   統計数学1   学部

  • 2024年度   統計数学2   学部

  • 2024年度   統計数学3   学部

  • 2024年度   数学特別演習第一   大学院

  • 2024年度   数学特別演習第二   大学院

  • 2024年度   数学特殊論文研修Ⅰ   大学院

  • 2024年度   数学特殊論文研修Ⅱ   大学院

  • 2024年度   数学特殊論文研修Ⅲ   大学院

  • 2024年度   数学特殊論文研修Ⅳ   大学院

  • 2024年度   数学特殊論文研修Ⅴ   大学院

  • 2024年度   数学特殊論文研修Ⅵ   大学院

  • 2024年度   数学特論   大学院

  • 2024年度   数学論文研修第一   大学院

  • 2024年度   数学論文研修第三   大学院

  • 2024年度   数学論文研修第二   大学院

  • 2024年度   数学論文研修第四   大学院

  • 2024年度   統計学特論第一   大学院

  • 2024年度   統計学特論第二   大学院

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担当経験のある科目(授業)

  • 品質管理

    機関名:九州大学

  • 数理統計

    機関名:九州大学

  • 統計数学

    機関名:九州大学

  • Quality Control

    機関名:Kyushu University

  • Mathematical Statistics

    機関名:Kyushu University

委員歴

  • 2010年4月 - 現在

    Bulletin Infromatics and Cybernetics   編集委員長  

  • 2006年5月 - 現在

    Statistics   編集委員  

  • 2006年 - 現在

    Journal of the Korean Statistical Society   編集委員  

  • 2005年10月 - 2010年3月

    日本規格協会福岡支部   標準化セミナー主任  

  • 2000年 - 2002年

    日本統計学会   評議員  

社会貢献活動

  • 日本規格協会主催「標準化セミナー」講師

    役割:講師

    1990年10月 - 2008年3月

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    種別:資格認定講習

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