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Scopus著者プロファイル
廣瀬 雅代
准教授
国立大学法人 九州大学
,
産業数理統計研究部門
ウェブサイト
https://hyoka.ofc.kyushu-u.ac.jp/html/100022954_ja.html
h-index
129
被引用数
6
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2013
2023
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(12)
類似のプロファイル
(1)
フィンガープリント
Masayo Hirose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
Order
Mathematics
100%
Empirical Bayes
Mathematics
95%
Confidence Interval
Mathematics
66%
Random Effect
Mathematics
66%
Maximum Likelihood Method
Mathematics
54%
Smaller Area
Mathematics
52%
Linear Unbiased Predictor
Mathematics
43%
Parametric Bootstrap
Mathematics
43%
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研究成果
年別の研究成果
2013
2013
2014
2015
2017
2018
2019
2021
2022
2023
2023
11
学術誌
1
総説
年別の研究成果
年別の研究成果
ARC-SIN TRANSFORMATION FOR BINOMIAL SAMPLE PROPORTIONS IN SMALL AREA ESTIMATION
Hirose, M. Y.
, Ghosh, M. & Ghosh, T.,
4月 2023
,
In:
Statistica Sinica.
33
,
2
,
p. 705-727
23 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Sample Proportion
100%
Correct Order
66%
Empirical Bayes Procedure
66%
Bayesian Estimation
66%
Original Scale
33%
2
被引用数 (Scopus)
Asymptotic UMVUE: Asymptotic Moments Matching the UMVUE under the Ewens Sampling Formula
Hirose, M. Y.
& Mano, S.,
11月 2023
,
In:
Calcutta Statistical Association Bulletin.
75
,
2
,
p. 197-219
23 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Parameter Estimation
100%
Efficiency
100%
Partition
100%
Monte Carlo
100%
Poisson Counts, Square Root Transformation and Small Area Estimation: Square Root Transformation
Ghosh, M., Ghosh, T. &
Hirose, M. Y.
,
11月 2022
,
In:
Sankhya B.
84
,
2
,
p. 449-471
23 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Square Root
100%
Empirical Bayes
40%
Squared Error
20%
Smaller Area
20%
Normal Approximation
20%
2
被引用数 (Scopus)
Multi-Goal Prior Selection: A Way to Reconcile Bayesian and Classical Approaches for Random Effects Models
Hirose, M. Y.
& Lahiri, P.,
2021
,
In:
Journal of the American Statistical Association.
116
,
535
,
p. 1487-1497
11 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Order
100%
Random Effect
100%
Random Effects Model
100%
Variance
50%
Bayesian
50%
A class of general adjusted maximum likelihood methods for desirable mean squared error estimation of EBLUP under the Fay–Herriot small area model
Hirose, M. Y.
,
3月 2019
,
In:
Journal of Statistical Planning and Inference.
199
,
p. 302-310
9 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Squared Prediction Error
100%
Estimation Theory
88%
Classes
55%
Linear Unbiased Prediction
55%
Maximum Likelihood Method
33%
6
被引用数 (Scopus)