年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Shota Katayamaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
- 1 類似のプロファイル
ネットワーク
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Positive-definite modification of a covariance matrix by minimizing the matrix ℓ∞ norm with applications to portfolio optimization
Cho, S., Katayama, S., Lim, J. & Choi, Y. G., 2021 12月, In: AStA Advances in Statistical Analysis. 105, 4, p. 601-627 27 p.研究成果: Article › 査読
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Computational and statistical analyses for robust non-convex sparse regularized regression problem
Katayama, S., 2019 7月, In: Journal of Statistical Planning and Inference. 201, p. 20-31 12 p.研究成果: Article › 査読
2 被引用数 (Scopus) -
Robust and sparse gaussian graphical modelling under cell-wise contamination
Katayama, S., Fujisawa, H. & Drton, M., 2018, In: Stat. 7, 1, e181.研究成果: Article › 査読
3 被引用数 (Scopus) -
Sparse and robust linear regression: An optimization algorithm and its statistical properties
Katayama, S. & Fujisawa, H., 2017 7月, In: Statistica Sinica. 27, 3, p. 1243-1264 22 p.研究成果: Article › 査読
2 被引用数 (Scopus) -
A new test on high-dimensional mean vector without any assumption on population covariance matrix
Katayama, S. & Kano, Y., 2014 12月 17, In: Communications in Statistics - Theory and Methods. 43, 24, p. 5290-5304 15 p.研究成果: Article › 査読
5 被引用数 (Scopus)