大阪公立大学 · 数学研究所 · 特任教授
柳原 宏和
Yanagihara Hirokazu
别名: ヤナギハラ ヒロカズ / YANAGIHARA Hirokazu
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业情報学中区分
- 統計科学細目
- 人文社会系大区分
- 応用経済学細目
- 情報学基礎大区分
- 環境学中区分
- 環境影響評価・環境政策小区分
- 社会科学大区分
- 経済学大区分
- 経済統計中区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 複合新領域大区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)赤池情報量規準傾向スコア解析高次元データ解析特異モデル解析モデル選択
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
Fused-lassoによる広島・長崎の被爆に関する時空間リスク推定モデルの開発 ↗
スパース推定fused-lasso時空間統計解析情報量規準Fused-LassoFused Lasso地理情報システム時空間統計モデル - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
高次元多変量データに対して一致性を持つ高速で簡便な変数選択法 ↗
変数選択多変量線形回帰モデル一致性有効性高次元漸近理論情報量規準モデル選択規準多変量線形回帰 - 2016KAKENHI-基盤研究(B)
高次元データの統計分析 ↗
高次元データ高次元多変量線形回帰モデル高次元漸近理論変数選択非負値行列因子分解正則化フィルタリングファクターモデル - 2015KAKENHI-基盤研究(A)
大規模複雑データの理論と方法論の総合的研究 ↗
高次元データデータサイエンス統計数学ゲノムマイクロアレイ - 2013KAKENHI-挑戦的萌芽研究
情報量規準最小化に基づくモデル選択法の理論的考察 ↗
モデル選択情報量規準多変量線形回帰モデル高次元データ一致性大標本高次元漸近理論有効性 - 2013KAKENHI-基盤研究(C)
多変量モデルの高次元推測と応用に関する研究 ↗
多変量線形モデル多変量回帰モデル判別分析モデル成長曲線モデル変数選択法モデル選択規準高次元性一致性冗長性検定 - 2010KAKENHI-挑戦的萌芽研究
繰り返し計算を必要としない平滑化パラメータ選択法の開発とその応用 ↗
平滑化モデル選択情報量規準一般化リッジ回帰情報量基準 - 2010KAKENHI-基盤研究(C)
多変量データ推測法の新展開と応用 ↗
モデル選択多変量回帰モデル成長曲線モデル正準相関分析判別分析高次元漸近理論多項ロジット回帰環境データ分析 - 2010KAKENHI-基盤研究(A)
トルコ・韓国・日本における森林資源の高次元多機能経済評価と国際生態系保全政策分析 ↗
森林資源管理生態系サービス数理統計時空間最適化土地利用モデル数理経済国際貿易経済 ・政策分析統計数理モデル
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2012Linear Algebra and Its Applications
Bias-corrected AIC for selecting variables in multinomial logistic regression models ↗
- 2012Scandinavian Journal of Statistics
Iterative bias correction of the cross-validation criterion ↗
- 2011Statistics and Computing
A non-iterative optimization method for smoothness in penalized spline regression ↗
- 2010Journal of Multivariate Analysis 101
An unbiased C_p criterion for multivariate ridge regression ↗
- 2010Journal of Multivariate Analysis 101巻
An unbiased Cp criterion for multivariate ridge regression ↗
- 2010Journal of Multivariate Analysis
An unbiased C criterion for multivariate ridge regression ↗
- 2010Behaviormetrika
GLS discrepancy based information criteria for selecting covariance structure models ↗
- 2009応用統計学 38
多変量一般化リッジ回帰におけるリッジパラメータ最適化のためのバイアス補正C_p規準 ↗
- 2007Journal of the Japan statistical Society 37-1
Conditions for robustness to nonnoimality onヽtest statistics in a GMANOVA model. ↗
- 2007Journal of the Japan Statistical Society 37(1)
Conditions for robustness to nonnormality on test statistics in a GMANOVA model ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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