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鈴川 晶夫(スズカワ アキオ)
経済学研究院 現代経済経営部門 経済分析分野
教授

基本情報

所属

  • 経済学研究院 現代経済経営部門 経済分析分野

職名

  • 教授

学位

  • 博士(工学)(北海道大学)

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J-Global ID

研究キーワード

  • 打ち切りデータ   生存時間データ   打切りデータ   打ち切り   正準相関分析   判別分析   生存関数   セミパラメトリック統計モデル   競合危機   セミパラメトリックモデル   生存時間   漸近理論   2変量生存関数   生存時間分布   医学データ   コピュラ   セミパラメトリック   コックス回帰分析   打切り   多変量データ   ハザード関数   差分方程式   関数クラスター分析   曲線当てはめ   関数データ   関数解析   高速計算   関数回帰分析   差分   時系列データ   

研究分野

  • 情報通信 / 統計科学

職歴

  • 2013年 北海道大学 経済学研究科(研究院) 教授

研究活動情報

論文

  • A Suzukawa, H Imai, Y Sato
    ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 53 2 262 - 276 2001年06月 [査読有り][通常論文]
     
    This paper is intended as an investigation of parametric estimation for the randomly right censored data. In parametric estimation, the Kullback-Leibler information is used as a measure of the divergence of a true distribution generating a data relative to a distribution in an assumed parametric model M. When the data is uncensored, maximum likelihood estimator (MLE) is a consistent estimator of minimizing the Kullback-Leibler information, even if the assumed model M does not contain the true distribution. We call this property minimum Kullback-Leibler information consistency (MKLI-consistency). However, the MLE obtained by maximizing the likelihood function based on the censored data is not MKLI-consistent. As an alternative to the MLE, Oakes (1986, Biometrics, 42, 177-182) proposed an estimator termed approximate maximum likelihood estimator (AMLE) due to its computational advantage and potential for robustness. We show MKLI-consistency and asymptotic normality of the AMLE under the misspecification of the parametric model. In a simulation study, we investigate mean square errors of these two estimators and an estimator which is obtained by treating a jackknife corrected Kaplan-Meier integral as the log-likelihood. On the basis of the simulation results and the asymptotic results, we discuss comparison among these estimators. We also derive information criteria for the MLE and the AMLE under censorship, and which call be used not only for selecting models but also for selecting estimation procedures.

その他活動・業績

教育活動情報

主要な担当授業

  • 数理統計学特論A
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 経済学院
    キーワード : データの可視化,確率変数,確率分布,標本分布,点推定,信頼区間,仮説検定,回帰分析,判別分析,主成分分析
  • 数理統計学特論B
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 経済学院
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 現代経済経営演習Ⅰ
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 経済学院
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 現代経済経営演習Ⅱ
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 経済学院
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 大学院共通授業科目(一般科目):複合領域
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 大学院共通科目
    キーワード : 数理統計学、多次元データ解析、データマイニング
  • 演習Ⅰ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅱ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅲ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅳ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅴ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅵ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅶ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 演習Ⅷ(2単位)
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数、確率分布、極限定理、標本分布、統計的推定、統計的検定、分散分析、回帰分析、分割表、ノンパラメトリック法
  • 現代日本制度ⅠD
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 現代日本学プログラム課程
    キーワード : 確率変数,無作為標本,推定,検定,回帰分析
  • 統計学
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 全学教育
    キーワード : 平均,分散,標準偏差,確率変数,確率分布,母集団,標本,標本分布,点推定,信頼区間,仮説検定
  • 計量経済学Ⅰ
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 経済学部
    キーワード : 確率変数,無作為標本,推定,検定,回帰分析
  • 統計分析
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 専門職大学院
    開講学部 : 公共政策学教育部
    キーワード : データの可視化,確率変数,確率分布,標本分布,点推定,信頼区間,仮説検定,回帰分析,判別分析,主成分分析
  • 統計学
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 専門職大学院
    開講学部 : 経済学院
    キーワード : データの可視化,確率変数,確率分布,標本分布,点推定,信頼区間,仮説検定,回帰分析,判別分析,主成分分析


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