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目次

  • 1.統計的モデリング−現実の意思決定へ向けて
    • 1.1 統計モデルとは
    • 1.2 統計的モデリングとは
    • 1.3 統計モデルの推定
    • 1.4 統計的モデル選択
    • 1.5 統計的モデリングから意思決定へ
  • 2.高次元データの統計的モデリング
    • 2.1 lasso推定量
    • 2.2 adaptive lasso推定量
    • 2.3 elastic net推定量
    • 2.4 group lasso推定量
    • 2.5 SCAD推定量
    • 2.6 MC+推定量
    • 2.7 Dantzig selector推定量
    • 2.8 Bayesian lasso推定量
    • 2.9 quantile lasso推定量
    • 2.10 Rにより提供されているパッケージソフト
  • 3.超高次元データへの対応について
    • 3.1 sure independence screening法
    • 3.2 漸近主成分法
    • 3.3 高次元パネルデータの分析
  • 4.モデル統合法
    • 4.1 モデル統合とは
    • 4.2 情報量規準によるモデル統合
    • 4.3 ベイズアプローチによるモデル統合
    • 4.4 予測尤度によるモデル統合
    • 4.5 Cp基準によるモデル統合
    • 4.6 jackknife法によるモデル統合
    • 4.7 操作変数回帰モデルの統合
    • 4.8 さまざまなモデル統合
  • 5.高次元データとモデル統合
    • 5.1 高次元データの分析と線形回帰モデル統合
    • 5.2 高次元データ分析におけるモデル統合
    • 5.3 実行例
    • 5.4 漸近最適性について
  • 6.総括
  • A.罰則重み付き最尤推定法を想定した情報量規準

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