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9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00`12:00
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9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00`12:00 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
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1 Measuring composite index and business cycles in Japan
‘å’Ë –FG (’·èŒ§—§‘åŠwEŒoÏ)
2 Performance of multiple testing in nonstationary panels
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3 ‘€ì•Ï”–@‚É‚æ‚éØŒ”‰ïŽÐ•Ê“úŒo•½‹Ïæ•¨’´‰ßŽù—vŠÖ”‚ÌŒv‘ª
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4 The Beveridge--Nelson Decomposition of Mixed-Frequency Series: An Application
to Simultaneous Measurement of Classical and Deviation Cycles
‘ºàV N—F (‘åã•{—§‘åEŒoÏ)
5 Improving the Finite Sample Performance of Tests for a Shift in Mean
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”öŒ` —Ç•F (“Œ‹ž‘åE’nkŒ¤‹†Š)
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•½–ì •qO (“ú–{“d‹CŠ”Ž®‰ïŽÐEî•ñEƒiƒŒƒbƒWŒ¤‹†Š)
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ŽÄ“c —¢’ö (iŠ”jƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\[ƒVƒAƒ€EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
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¼“c ˆÀ¹ (“Œ–k‘åEŒoÏ)
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‘¬ ŒhŽO (‘ˆî“c‘åEƒOƒ[ƒoƒ‹ƒGƒfƒ…ƒP[ƒVƒ‡ƒ“ƒZƒ“ƒ^[)
6 “ú–{‚Ì“à—¤Šˆ’f‘w‚É‚¨‚¯‚é’nk”­¶ŠÔŠu‚̂΂ç‚‚«‚Ì‹óŠÔ•ª•z„’è
–쑺 rˆê (“Œ‹žH‹Æ‘åEî•ñ—H)
”öŒ` —Ç•F (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒŠƒXƒN‰ðÍí—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00`12:00 H‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK ¬u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‹@ŠBŠwK
À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE “¡àV—m“¿ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
1 ‚ŽŸŒ³ƒf[ƒ^‚ɑ΂·‚é“Á’¥‘I‘ð‚ð—p‚¢‚½‚QŽŸ”»•Ê–@‚ɂ‚¢‚Ä
–î“c ˜a‘P (’}”g‘åE”—•¨Ž¿‰ÈŠw)
Â“ˆ ½ (’}”g‘åE”—•¨Ž¿‰ÈŠw)
2 ƒf[ƒ^‹óŠÔ‚Ì‹È—¦‚Æ‹——£•ÏŒ`‚ð—p‚¢‚½‰ðÍŽè–@
¬—Ñ Œi (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
Wynn Henry, P. (London School of EconomicsEDepartment of Statistics)
3 ƒlƒbƒgƒ[ƒN¬’·ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é—Dæ“I‘I‘ðŠÖ”‚Æ“K‰ž“x‚Ì“¯Žž„’è
Pham The Thong (‘åã‘åEŠî‘bH)
Sheridan Paul (“Œ‹ž‘åEˆã‰ÈŠwŒ¤‹†Š)
‰º•½ ‰pŽõ (‘åã‘åEŠî‘bH)
4 4Dƒ‰ƒCƒuƒZƒ‹ƒCƒ[ƒWƒ“ƒOƒf[ƒ^“à‚Ì”ñí‚É‘½”‚̍זE‚ðŽ©“®’ǐՂ·‚邽‚ß‚Ì‹óŠÔ—±ŽqƒtƒBƒ‹ƒ^Žè–@‚ÌŠJ”­
L£ C (‹à‘ò‘åE—HŒ¤‹†ˆæ)
“¿‰i ˆ®« (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^[)
–L“‡ —L (“Œ‹ž‘åE—ŠwŒnŒ¤‹†‰È)
Ž›–{ Fs (‹ãB‘åE—ŠwŒ¤‹†‰@)
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‹g“c —º (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^[)
5 ƒJ[ƒlƒ‹–§“xŠÖ”‚̋ǏŠ‹óŠÔ•ÏŒ`‚É‚à‚Ƃ­ƒCƒ[ƒWƒAƒ‰ƒCƒƒ“ƒg
“¿‰i ˆ®« (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^[)
L£ C (‹à‘ò‘åE—HŒ¤‹†ˆæ)
‹g“c —º (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^[)
6 ”¼‹³Žt•t‚«ŠwK‚É‚¨‚¯‚é‰e‹¿ŠÖ”‚©‚琄’è•û’öŽ®‚̍\’z‚ɂ‚¢‚Ä
ìŠì“c ‰ë‘¥ (‹ãB‘åEƒVƒXƒeƒ€î•ñ‰ÈŠwŒ¤‹†‰@)
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9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00`12:00 I‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘åu“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‘½•Ï—ʉðÍi‚Pj
À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE Žë–ì—T (‘åã‘åEŠî‘bH)
1 ŽUˆí‚µ‚½ƒf[ƒ^‚ª¬Ý‚·‚é‚Æ‚«‚̃ƒoƒXƒg‚ȃNƒ‰ƒXƒ^[•ªÍ
–ì’à º•¶ (‘啪Œ§—§ŠÅŒì‰ÈŠw‘åEŒ’Nî•ñ‰ÈŠwŒ¤‹†Žº)
]Œû ^“§ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
2 MAR counterpart‚ɂ‚¢‚Ä
âŒû OŽ÷ (‘åã‘åEŠî‘bH)
Žë–ì —T (‘åã‘åEŠî‘bH)
3 2-step ’P’²Œ‡‘ªƒf[ƒ^‚̉º‚ÅŒ‡‘ª‚ÌŒ^‚ªˆÙ‚Ȃ镽‹ÏƒxƒNƒgƒ‹‚ÌŒŸ’è
”ª–Ø •¶ (“Œ‹ž—‰È‘åE—E‰@)
£”ö —² (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
4 MAR«‚Æ“Æ—§«‚ÌŠÖŒW
‚ˆä Œ[“ñ (ŠÖ¼‘åE¤)
5 Likelihood Ratio Test for Simultaneous Testing of the Mean Vector and the Covariance Matrix with Two-step Monotone Missing Data
×’J ”ü‹M (“Œ‹ž—‰È‘åE—E‰@)
£”ö —² (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
6 Œ‡‘ª’lƒf[ƒ^‰ðÍ‚É‚¨‚¯‚é•â••Ï”“±“ü‚ÌŒø‰Ê‚ɂ‚¢‚Ä
Žë–ì —T (‘åã‘åEŠî‘bH)
‚–Ø ‹`Ž¡ (ƒTƒmƒtƒB(Š”)C‘åã‘åEŠî‘bH)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 (ˆê•”ƒCƒ`ƒu 14:20‚Ü‚Å)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“FŒö“I“Œv‚É‚¨‚¯‚éƒI[ƒvƒ“ƒf[ƒ^‰»‚ÌŽæ‘g
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ â‰ºM”V (“ŒvƒZƒ“ƒ^[E“Œv‹ZpŒ¤‹†‰Û)
À’· “n•Ó”ü’qŽq (Œcœä‹`m‘åEŒ’Nƒ}ƒlƒWƒƒ“ƒg)
1 ƒI[ƒvƒ“ƒf[ƒ^‚ÌŠT”O‚Æ“ú–{‚ÌŽæ‘g
AŒ´ Œ[‰î (Œcœä‹`m‘åEî•ñŠÂ‹«Šw•”)
2 Œö“I“Œv‚É‚¨‚¯‚郊ƒ‚[ƒgƒAƒNƒZƒX‚Ɣ閧•ÛŒì‚ɂ‚¢‚Ä—ƒCƒMƒŠƒX‚ÌŽ–—á‚𒆐S‚É—
ˆÉ“¡ L‰î (’†‰›‘åEŒoÏŠw•”)
3 Œö“I“Œv‚É‚¨‚¯‚éƒI[ƒvƒ“ƒf[ƒ^‚Ì—˜—p•ûôFAPI‹@”\‹y‚ÑGIS‹@”\
¼‘º ³‹M (“ŒvƒZƒ“ƒ^[E‹¤“¯—˜—pƒVƒXƒeƒ€‰Û)
4 Ž¿“I•Ï”‚ÉŠÖ‚í‚é‹[Ž—ƒ~ƒNƒƒf[ƒ^‚ɂ‚¢‚Ä
‘êàV —L”ü (“ŒvƒZƒ“ƒ^[E“Œv‹ZpŒ¤‹†‰Û)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F“ú–{Œv—ʐ¶•¨Šw‰ï§—ãÜŽóÜŽÒu‰‰
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ Žè—ÇŒü‘ (‹ž“s•{—§ˆã‰È‘åEˆã)
À’· ¼ˆä–ΔV (–¼ŒÃ‰®‘åEˆã)
1 Multiple Imputation–@‚É‚æ‚éƒlƒXƒeƒbƒhƒP[ƒXƒRƒ“ƒgƒ[ƒ‹Œ¤‹†CƒP[ƒXƒRƒz[ƒgŒ¤‹†‚̉ðÍ
–ìŠÔ ‹vŽj (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†ŒnŒv—ʉȊwƒOƒ‹[ƒv)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`14:20 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‹³ˆçES—EŽÐ‰ï“Œv
À’· Xˆê« (“Œ‹ž‘åE‹³—{)
1 Ž™“¶¶“kŠú‚Ì‘ÌŒ±‚ƉȊw‹Zp‚ɑ΂·‚éˆÓŽ¯‚ÉŠÖ‚·‚铝Œv‰ðÍ
×’Ø Œì‹“ (•¶•”‰ÈŠwÈ@‰ÈŠw‹ZpEŠwp­ôŒ¤‹†ŠE‘æ3’²¸Œ¤‹†ƒOƒ‹[ƒv)
2 ”ñ‘Ώ̑¹Ž¸‚ð—p‚¢‚½‘½’lŒ^IRT—\‘ª—ʂ̋ߎ—
X ˆê« (“Œ‹ž‘åE‘‡•¶‰»)
3 ƒAƒ_ƒvƒeƒBƒuƒIƒ“ƒ‰ƒCƒ“IRTƒeƒXƒgƒVƒXƒeƒ€‚É‚¨‚¯‚é–â‘è“ïˆÕ“x‚ÌŽ©“®ƒLƒƒƒŠƒuƒŒ[ƒVƒ‡ƒ“
“¿’å ”üŽq (‹ãBH‹Æ‘åEî•ñHŠw )
ˆ¤àV —D (‹ãBH‹Æ‘åEî•ñHŠw )
–ìŒû ˜a‹v (‹ãBH‹Æ‘åEî•ñHŠw )
ì‘º Œš‹I (’†‰›‘åE—H)
œA£ ‰p—Y (‹ãBH‹Æ‘åEî•ñHŠw )
4 ‘åO•¶Šw‚Ì•¶Í‚É‚¨‚¯‚鎷•MŽÒ‚Ɠǎ҂̃Rƒ~ƒ…ƒjƒP[ƒVƒ‡ƒ“ƒ‹[ƒ‹‚Ì‘¶Ý‚ÉŠÖ‚·‚éˆêlŽ@
ŒKŒ´ —D”ü (´˜a‘åŠwE–@)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 D‰ïê (Ô–呍‡Œ¤‹†“2ŠK 200u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“i‚Qj
À’· ’|“àœ¨s (‘åã‘åEŒoÏ)
1 2-step’P’²Œ‡‘ªƒf[ƒ^‚Ì‚à‚Æ‚Å‚Ì•½‹ÏƒxƒNƒgƒ‹‚ɑ΂·‚錟’蓝Œv—ʂ̃oƒCƒAƒXC³
ìè ‹ÊŒb (“Œ‹ž—‰È‘åE—E‰@)
£”ö —² (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
2 ‚ŽŸŒ³ƒf[ƒ^‚É‚¨‚¯‚é“ñ’iŠKƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ð–@‚Æ‚»‚̐«Ž¿
ˆÉX W•½ (L“‡‘åE—)
3 •Ï“®‰»”±‘¥€‚ð•t‰Á‚µ‚½Šî’ê“WŠJ–@‚É‚æ‚é“ñŒQ”»•Ê
‹g“c ‹v’j (‹ãB‘åE”—)
“ñ‹{ ‰Ãs (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
4 “ÁˆÙ’lk¬Œ^Ž–‘O•ª•z‚É‚æ‚éƒxƒCƒY—\‘ª
¼“c –З¯ (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
5 ˆöŽq‚Ì•sŠm’萫‚ð—˜—p‚µ‚½ƒNƒ‰ƒXƒ^[‰»ˆöŽq“¾“_‚̃vƒƒNƒ‰ƒXƒeƒX“¯’è
‰F–ì Œõ•½ (‘åã‘åElŠÔ‰ÈŠw)
‘«—§ _•½ (‘åã‘åElŠÔ‰ÈŠw)
6 ³•û•ªŠ„•\‚É‚¨‚¯‚éf-ƒ_ƒCƒo[ƒWƒFƒ“ƒX‚ÉŠî‚­‡˜€‘Ώ̃‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½‘Ώ̐«‚Ì•ª‰ð
ŽOŽ} —S•ã (“Œ‹ž—‰È‘åE—H)
“c”¨ kŽ¡ (“Œ‹ž—‰È‘åE—H)
•xàV ’å’j (“Œ‹ž—‰È‘åE—H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 E‰ïê (¬“‡ƒz[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC “Œv—˜_ˆê”ʁi‚Pj
À’· ŸŠ‹à–F (ç—t‘åE—)
1 ‡˜ƒJƒeƒSƒŠ³•û•ªŠ„•\‚É‚¨‚¯‚éŽü•Ó”ñ“¯“™«‚̃‚ƒfƒ‹
“c”¨ kŽ¡ (“Œ‹ž—‰È‘åE—H)
2 “ñ€”ä—¦‚Ì“¯“™«‚ðŽ¦‚·Žw•W
ìè —m•½ (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
‰ºì ’©—L (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
²“¡ ò”ü (‘—§‘Ûˆã—ÃŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[E—Տ°Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[ˆã—Ïî•ñ‰ðÍŒ¤‹†•”)
‹{‰ª ‰x—Ç (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
3 ˜A‘±E—£ŽU•ÏŠ·‚̉e‹¿|‹Lq“I“Œv|
”nê NˆÛ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE“ŒvŽvl‰@)
4 ƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒX‚ÌŠî‘bFŠÖŒW‚ÌŠÖŒW
ŽÄ“c —¢’ö (iŠ”jƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\[ƒVƒAƒ€EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
’|–{ V (Œcœä‹`m‘åE—H)
5 ðŒ•t‚«“Æ—§«‚ƐüŒ`Œv‰æ–@
“c’† Œ¤‘¾˜Y (¬æü‘åEŒoÏ)
6 Interactive theorem proving of probabilistic conditional independence relations using Coq/ SSReflect
ŸŠ ‹à–F (ç—t‘åE—)
”‹Œ´ Šw (ç—t‘åE—)
ŽR–{ Œõ° (ç—t‘åE—)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 F‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ1ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F‹à—ZƒŠƒXƒNŠÇ—‚É‚¨‚¯‚铝Œv“I•û–@
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ ’ËŒ´‰p“Ö (¬é‘åEŒoÏ)
À’· ìè”\“T (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
1 ƒIƒyƒŒ[ƒVƒ‡ƒiƒ‹ƒŠƒXƒNŒv‘ª‚Ì“Œv“I•û–@
ŽO‰Y —Ç‘¢ (ˆê‹´‘åE‘ÛŠé‹Æí—ªŒ¤‹†‰È –¼—_‹³Žö)
–öàV Œ’‘¾˜Y (“ú–{ƒŠƒXƒNƒf[ƒ^ƒoƒ“ƒNŠ”Ž®‰ïŽÐE‹Æ–±„i•”)
2 ƒXƒLƒ…[tƒRƒsƒ…ƒ‰‚̐„’è‚Ɖž—p
‹g‰H —v’¼ (“ú–{‹âsE‹à—Z‹@\‹Ç)
3 ‹ÆŽíŠÔƒMƒ‡ƒEƒVƒ…ƒJƒ“‚̐žƒXƒ\ˆË‘¶ƒCƒ]ƒ“ŠÖŒWƒJƒ“ƒPƒC‚ðl—¶ƒRƒEƒŠƒ‡‚µ‚½—^MƒˆƒVƒ“ƒ|[ƒgƒtƒHƒŠƒI‚̐M—pƒVƒ“ƒˆƒEƒŠƒXƒN•]‰¿ƒqƒ‡ƒEƒJ
ìŒû @‹I ((Š”)ŽO•HUFJƒgƒ‰ƒXƒg“ŠŽ‘HŠwŒ¤‹†ŠEŒ¤‹†•”)
4 ƒŠƒXƒNŒv‘ªƒ‚ƒfƒ‹‚̃oƒbƒNƒeƒXƒg–@‚ɂ‚¢‚Ä
’ËŒ´ ‰p“Ö (¬é‘åŠwEŒoÏ)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 G‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ3ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒxƒCƒY“Œv
À’· ‹î–Ø•¶•Û (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
1 ‚ ‚鍬‡‚̉º‚ł̃xƒCƒXƒ‚ƒfƒ‹‚Ì–Þ“x
–ö–{ •”ü (’†‰›‘åE—H)
‘吼 r˜Y (‹ãB‘åEŒoÏ)
2 Bayesƒ‚ƒfƒ‹•½‹Ï‚É‚¨‚¯‚é–Þ“x‚ƃGƒ“ƒgƒƒs[‚Ì‘o‘ΐ«
‘吼 r˜Y (‹ãB‘åEŒoÏ)
–ö–{ •”ü (’†‰›‘åE—H)
3 ƒ[ƒ‰ßèƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é‹qŠÏŽ–‘O•ª•z‚Ì“±o
“c•Ó —³ƒm‰î (‘åã‘åEŠî‘bH)
ŒF’J ‰x¶ (‘åã‘åEŠî‘bH)
4 ŒoŒ±ƒxƒCƒY„’è—Ê‚ÌðŒ•t‚«MSE‚Æ‚»‚̏¬’nˆæ„’è‚ւ̉ž—p
›àV ãĔV• (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
‹v•Ûì ’B–ç (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
5 —ÊŽq‘ª’è‚ÉŠÖ‚·‚éƒ~ƒjƒ}ƒbƒNƒX’藝
“c’† “~•F (‘åã‘åEŠî‘bH)
6 —\‘ª•ª•z‚ðƒxƒCƒY—\‘ª•ª•z‚Ì‹óŠÔ‚Ɏˉe‚·‚锽•œƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 H‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK ¬u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒf[ƒ^ƒ}ƒCƒjƒ“ƒO
À’· ´…M•v (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
1 1ƒNƒ‰ƒXƒTƒ|[ƒgƒxƒNƒ^[ƒ}ƒVƒ“‚ÉŠî‚­–œ—t’Z‰Ì‚Ì•M˜^ŽÒ“¯’è
ì–ì Gˆê (‘åã•{—§‘åEH)
‰Á“¡ x“T (‘åã•{—§‘åEH)
ã‹Ê—˜ ‰l‘¾ (•ºŒÉŒ§—§—´–ì–k‚“™ŠwZ)
—› Œh”ü (‘åã•{—§‘åElŠÔŽÐ‰ï)
ãã –] (‘åã•{—§‘åElŠÔŽÐ‰ï)
‘º“c ‰E•xŽÀ (‘åã•{—§‘åElŠÔŽÐ‰ï)
2 WBIC‚ð—p‚¢‚½ƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ð‚ō\’z‚³‚ꂽó‘Ô‹óŠÔƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚éLŒø‰Ê•ªÍ
¡ˆä “O (Š”Ž®‰ïŽÐALBERT / ‘‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘åEƒf[ƒ^•ªÍ•” / •¡‡‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
3 ƒAƒ\ƒVƒG[ƒVƒ‡ƒ“•ªÍ‚̈ã–ò•i•›ì—p•ñƒf[ƒ^ƒx[ƒX‚Ö‚Ì“K—p
“¡Œ´ ³˜a (‰––ì‹`»–ò(Š”)E‰ðÍƒZƒ“ƒ^[)
“n•Ó GÍ (‰––ì‹`»–ò(Š”)E‰ðÍƒZƒ“ƒ^[)
“s’n º•v (‰––ì‹`»–ò(Š”)E‰ðÍƒZƒ“ƒ^[)
–k¼ —R• (‰––ì‹`»–ò(Š”)E‰ðÍƒZƒ“ƒ^[)
4 ƒXƒiƒbƒvƒVƒ‡ƒbƒgiŽÊ^jE‘®«EˆÊ’uEƒeƒLƒXƒg‚Ì‚S‚‘gƒf[ƒ^‚𓝍‡‚µ‚½SALoTƒ}ƒbƒv–@‚©‚ç’Šo‚³‚ꂽ
ŠeƒOƒ‹[ƒv‚Ì•ûŒü—]Œ·•ûŒü‚Ì’PŒêƒXƒRƒA‚ÅŽ¦‚³‚ꂽŠeƒOƒ‹[ƒv‚̈óÛ‚̏W‡’m
‘åX G (“Œ‹ž‘åE”_Šw¶–½‰ÈŠw)
‰H¶ ˜a‹I (“ú–{‘åE•¶—)
ŽR‰º ‰ëŽq (“Œ‹ž—L–¾ˆã—ÑåŠwEŠÅŒì)
5 ƒrƒbƒOƒf[ƒ^‘Ήž‚Ì“ñƒNƒ‰ƒX•ª—ÞKY(K-step Yard sampling)–@‚ÌŠJ”­‚Æ“WŠJ
“’“c _‘¾˜Y (Š”Ž®‰ïŽÐ@ƒCƒ“ƒVƒŠƒRƒf[ƒ^EƒR[ƒ|ƒŒ[ƒg•”)
6 ƒJƒeƒSƒŠ[•Ï”‚ð‚à‚W–ñ“IƒVƒ“ƒ{ƒŠƒbƒNƒf[ƒ^‚Ì”ñ—ÞŽ—“x
´… M•v (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
’†–ì ƒŽi (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
ŽR–{ —R˜a (“¿“‡•¶—‘åE—H)
“¡Œ´ äŽj (“Œ‹žî•ñ‘åE‘‡î•ñ)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00`15:00 I‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘åu“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ði‚Pj
À’· ‰œ‘º‰p‘¥ (’†‘’ZŠú‘åEî•ñƒrƒWƒlƒX)
1 ƒXƒp[ƒX³‘¥‰»‚ÉŠî‚­ŠÖ”‘½•Ï—ʉñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚̐„’è
¼ˆä Gr (‹ãB‘åE‘åŠw‰@”—ŠwŒ¤‹†‰@)
2 ‚ŽŸŒ³‚̏ꍇ‚É‚¨‚¯‚鎟Œ³‚̐„’è–@‚Æ‘Q‹ß“I«Ž¿
ŸNˆä “N˜N (z–K“Œ‹ž—‰È‘åE‹¤’Ê‹³ˆçƒZƒ“ƒ^[)
“¡‰z Nj (L“‡‘åE—)
3 ‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é”±‘¥•t‚«–Þ“x‚ÉŠî‚­•Ï”‘I‘ð–@
‰œ‘º ‰p‘¥ (’†‘’ZŠú‘åEî•ñƒrƒWƒlƒX)
4 ”ñ³‹K«‚̉º‚ł̍‚ŽŸŒ³³€‘ŠŠÖ•ªÍ‚Ì‚½‚ß‚Ì AIC ‹K€—ʂ̈ê’v«
•Ÿˆä Œh—S (L“‡‘åE—)
5 LASSO‚É‚æ‚é•Ï”‘I‘ð‚Ì‚½‚ß‚ÌAIC
“ñ‹{ ‰Ãs (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
ì–ì Gˆê (‘åã•{—§‘åEH)
6 ‚ŽŸŒ³‰ÂŽ‹‰»ŠÂ‹«TextilePlot‚É‚æ‚éƒ_ƒCƒiƒ~ƒbƒN‚ȉñ‹Af’f
’‡ ^‹| ((Š”)ƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\[ƒVƒAƒ€EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
‰¡“à ‘å‰î (ˆê‹´‘åE‘ÛŠé‹Æí—ªŒ¤‹†‰È)
ŽÄ“c —¢’ö ((Š”)ƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\[ƒVƒAƒ€EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 (ˆê•”ƒCƒ`ƒu@17:10‚Ü‚Å)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“Fƒf[ƒ^’†S­ô‰ÈŠw‚ÌŽÀ‘H‚Æ“WŠJ
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ –kìŒ¹Žl˜Y (î•ñEƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@\)
’֍LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
À’· ’֍LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
1 ƒf[ƒ^’†S­ô‰ÈŠw|‰ä‚ª‘‚ÌŽæ‘g‚݂Əî•ñEƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@\ƒvƒƒWƒFƒNƒg
’Ö LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
–kì Œ¹Žl˜Y (î•ñEƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@\EV—̈æ—Z‡Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
2 –@–±ÈŽ®ƒP[ƒXƒAƒZƒXƒƒ“ƒgƒc[ƒ‹i‚l‚i‚b‚`j
¬—Ñ –œ—m (”ª‰¤Žq­”NŠÓ•ÊŠ)
¼“c “ÄŽj (–@–±ÈE‹¸³‹Ç­”N‹¸³‰Û)
X ä‹| (b“쏗Žq‘åŠwElŠÔŠw•”)
3 ’nˆæ‚²‚Æ‚ÌŒ´ˆöE“®‹@•ÊŽ©ŽE“Œv‚ÉŠî‚­Ž©ŽE—\–h‘‡‘΍ô‚ׂ̈̎©ŽEƒŠƒXƒN‚ÉŠÖ‚·‚錤‹†
‹v•Û“c ‹M•¶ (‘½–€‘åŠwEŒo‰cî•ñŠw•”)
’Ö LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒŠƒXƒN‰ðÍí—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
4 ƒf[ƒ^’†SŠÏŒõ­ô
’Óc ”ŽŽj (“¯ŽuŽÐ‘åE—H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ˆãŠw“Œv
À’· ‘å’ëKŽ¡ (“Œ‹ž‘åEˆã)
1 ƒ^ƒC‚Ì‚ ‚éê‡‚ÌWilcoxon‡ˆÊ˜aŒŸ’è
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“c’† ƒŽq (L“‡‘åEˆã)
3 Consistent estimators of a concordance probability for doubly-censored time-to-event responses
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6 üŒ`\‘¢•½‹Ïƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é“K‡«ŒŸ’è‚ɂ‚¢‚Ä‚ÌŒŸ“¢
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9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
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À’· ‘«—§_•½ (‘åã‘åElŠÔ‰ÈŠw)
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‘«—§ _•½ (‘åã‘åElŠÔ‰ÈŠw)
’†‘º —TŽq (‘åã‘åElŠÔ‰ÈŠw)
’r–{ ‘åŽ÷ (‘åã‘åElŠÔ‰ÈŠw)
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…“c ³O (–kŠC“¹‘åEî•ñŠî”ÕƒZƒ“ƒ^[)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 D‰ïê (Ô–呍‡Œ¤‹†“2ŠK 200u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“i‚Rj
À’· ŽRŒû˜a”Í (—§‹³‘åEŒo‰c)
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2 ƒfƒBƒKƒ“ƒ}ŠÖ”‚ªŠÖ‚í‚é”ñ‘Ώ̃J[ƒlƒ‹–§“x„’è‚ɂ‚¢‚Ä
ŒÜ\—’ Šx (–kŠC“¹‘åEŒoÏ)
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‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
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6 ³’è’lƒJ[ƒlƒ‹‚ð—p‚¢‚½ðŒ•t‚«Šm—¦–§“x„’è
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—é–Ø ‘厜 (“Œ‹žH‹Æ‘åEî•ñ—H)
•Ÿ… Œ’ŽŸ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:10 E‰ïê (¬“‡ƒz[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹[ƒ€)
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À’· •z”\‰pˆê˜Y (ŠÖ“ŒŠw‰@‘åEŒoÏ)
1 Pooling incomplete samples ‚̉º‚ł̏î•ñ“Œv‚ɂ‚¢‚Ä
•z”\ ‰pˆê˜Y (ŠÖ“ŒŠw‰@‘åEŒoÏ)
2 Applications of the Holonomic Gradient Method to the Performance Analysis and Evaluation of Wireless Systems
Siriteanu Constantin (‘åã‘åEî•ñ‰ÈŠw)
ŒI–Ø “N (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
3 Repulsive Parallel MCMC ƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚É‚æ‚鉖Šî”z—ñ‚̃‚ƒ`[ƒt’Tõ
’r’[ ‹v‹M (‘‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘åE•¡‡‰ÈŠwŒ¤‹†‰È“Œv‰ÈŠwêU)
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ŽR–{ Â (“d‹C’ʐM‘åEî•ñ—H)
5 ‚‹óŠÔ•ª‰ð”\‚ðŽ‚Â’nk“®•ª•z‚𐄒肷‚邽‚߂̃Aƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€ŠJ”­
’·”ö ‘哹 (“Œ‹ž‘åE’nkŒ¤‹†Š)
…”— ŠoM (“Œ‹ž‘åE’nkŒ¤‹†Š)
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œA£ Œd (‘åã‘åEŠî‘bH)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 F‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ1ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ŒoÏEŒo‰c“Œv
À’· ‹´–{‹IŽq (ŠÖ¼‘åEŒoÏ)
1 Å‹ß‚̉ƌvŽûŽxŠÖ˜A“Œv’²¸Œ‹‰Ê‚̐¸“x‚ɂ‚¢‚Ä
ŽR“c –Î (‘ŽmŠÚ‘åE­Œo)
2 ‹Î˜JŽÒ¢‘Ñ‚ÌŽxos“®‚ɕω»‚͐¶‚¶‚Ä‚¢‚é‚© @[u‰ÆŒv’²¸vŒŽŽŸƒf[ƒ^‚É‚¨‚¯‚é•Ï‰»“_‚ÌŒŸo
‹´–{ ‹IŽq (ŠÖ¼‘åEŒoÏ)
r–Ø FŽ¡ (ŠÖ¼‘åE¤)
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—« ”| (_ŒË‘åEŒo‰cŠÇ—)
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ŒÂ•[ƒf[ƒ^‚ð—p‚¢‚½•ªÍ
ˆîŠ_ ½ˆê (“Œ‹žH‹Æ‘åE‘åŠw‰@ƒCƒmƒx[ƒVƒ‡ƒ“ƒ}ƒlƒWƒƒ“ƒgŒ¤‹†‰È)
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’·”ö Lˆê (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:10 G‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ3ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC “Œv‹³ˆç
À’· ’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H—Žq‘åŠwElŠÔŽÐ‰ïŠw•”)
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‰iˆä ŒbŽq (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
Šâ–ì ”ü•ÛŽq (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
2 ‚“™‹³ˆç‚É‚¨‚¯‚铝Œv‹³ˆç‚Ö‚Ì”½“]Žö‹Æ‚Ì“±“ü
’|“à Œõ‰x (ŽÀ‘H—Žq‘åElŠÔŽÐ‰ï)
3 ‘¢Œ`‰»‚ÉŠú‘Ò‚³‚ê‚éƒf[ƒ^‰ðÍ‚Ì•\Œ»
HŒ³ —Ç—F (’†‰›‘åE—H)
Š™‘q –«¬ (’†‰›‘åE—H)
–ö–{ •”ü (’†‰›‘åE—H)
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–؉º ”Ž”V (ŒoÏ‘‡•ªÍ(Š”)E‘–±•”)
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“c’† _Œõ (ˆ¤’mŠw‰@‘åEŒo‰c)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 H‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK ¬u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ŽžŒn—ñ‰ðÍE§Œä—˜_
À’· ‘—F’¼l (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
1 t•ª•z‚̃Cƒmƒx[ƒVƒ‡ƒ“‚ðŽ‚ÂARMAƒ‚ƒfƒ‹‚̐„’è‚ɂ‚¢‚Ä
¼”W °‹v (ç—t‘åE–@­ŒoŠw•”)
2 ”ñ’èíŒoÏŽžŒn—ñ‚ƕϐ”Œë·–â‘è
‘—F ’¼l (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
²“¡ ®® (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
3 SNS“Še”ŽžŒn—ñƒf[ƒ^‚ׂ̂«Œ¸Šƒ‚ƒfƒ‹
“¡ŽR r•¶ (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
¼ˆä çq (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
4 ’nŠkŠˆ“®‚©‚ç‚̉ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚é’nkŠˆ“®‹­“x‚̐„’èF‰ÎŽR’n‘Ñ‚Å‚ÌŒQ”­’nk‚Ì—\‘ª‚ðl‚¦‚é
ŒFàV ‹M—Y (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒŠƒXƒN‰ðÍí—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
”öŒ` —Ç•F (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
–Ø‘º ˆê—m (‹CÛŒ¤‹†ŠE’nk‰ÎŽRŒ¤‹†•”)
‘O“c Œ›“ñ (‹CÛŒ¤‹†ŠE’nk’ÔgŒ¤‹†•”)
¬—Ñ º•v (‹CÛŒ¤‹†ŠE’nk‰ÎŽRŒ¤‹†•”)
5 ƒ\ƒuƒŠƒ“CDS‚Ì•Ï“®\‘¢‚Æ‹à—ZEŒoÏŽw•W‚Ì•ªÍ
“c–ì‘q —tŽq (–¾Ž¡‘åEæ’[”—‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
’Óc ”ŽŽj (“¯ŽuŽÐ‘åE—H)
²“¡ ®® (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
–kì Œ¹Žl˜Y (î•ñEƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@\)
6 Šm—¦“_‰ß’ö‚É‚¨‚¯‚é‚ä‚炬‚̃XƒP[ƒŠƒ“ƒO‘¥
¬ŽR T‰î (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30`17:30 I‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘åu“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ði‚Qj
À’· “¡‰zNj (L“‡‘åE—)
1 Density Power Divergence‚ð—p‚¢‚½ƒƒoƒXƒg‚ȏî•ñ—Ê‹K€‚Ì’ñˆÄ‚Æ‚»‚̉ž—p
‰œ–ì ²•¶ (‘åã‘åEŠî‘bH)
‰º•½ ‰pŽõ (‘åã‘åEŠî‘bH)
2 ƒxƒCƒY—\‘ª•ª•z‚ð—p‚¢‚½’·Šú—\‘ª‚̏î•ñ—Ê‹K€
–î–ì Œb—C (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
3 ¬’·‹Èüƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚éŠe‹K€—ʂ̍‚ŽŸŒ³ˆê’v«
‰|–{ —Œb (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
ŸNˆä “N˜N (z–K“Œ‹ž—‰È‘åE‹¤’Ê‹³ˆçƒZƒ“ƒ^[)
“¡‰z Nj (L“‡‘åE—E–¼—_‹³Žö)
4 ”ñ‰š”±‘¥•t‚«Å–Þ–@‚É‚æ‚é•Ï”‘I‘ð‚Ì‚½‚ß‚ÌAIC
”~’à —C‘¾ (‹ãB‘åE”—)
“ñ‹{ ‰Ãs (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
5 üŒ`¬‡ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é—\‘ªî•ñ—Ê‹K€
ì‹v•Û —F’´ (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
‹v•Ûì ’B–ç (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
6 ”»•Ê•ªÍ‚É‚¨‚¯‚éî•ñ—Ê‹K€‚ð—p‚¢‚½•Ï”‘I‘ð–@‚̍‚ŽŸŒ³‘Q‹ß“I«Ž¿
“¡‰z Nj (L“‡‘åE—E–¼—_‹³Žö)
9ŒŽ15“ú(ŒŽƒQƒcEjƒVƒ…ƒNƒWƒc) 10:00`12:00
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F–@EÙ”»‚Æ“Œv
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ Î•^–Ø•v (“Œv”—Œ¤‹†ŠE“ŒvŽvl‰@)
À’· Î•^–Ø•v (“Œv”—Œ¤‹†ŠE“ŒvŽvl‰@)
1 ‡—“I“¢˜_‚Æ“ŒvŠw
Î• ^–Ø•v (“Œv”—Œ¤‹†ŠE“ŒvŽvl‰@)
2 –@’ì‚É‚¨‚¯‚铝Œv
’†‘º ‘½”üŽq (•ÙŒìŽm–@lƒŠƒuƒ‰–@—¥Ž––±ŠE•ÙŒìŽm)
3 •sŠmŽÀ«‰º‚̈ӎvŒˆ’è
’Ö LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
4 Ù”»‚É‚¨‚¯‚é‰ÈŠw“I‚ȏ؋’^“ŒvŠw‚Ì’mŒ©‚Ì•]‰¿‚Æ—˜—p
–í‰i ^¶ (‚‚­‚ΑåŠw‘åŠw‰@EƒrƒWƒlƒX‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
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‹{–{ “¹Žq (H“cŒ§—§‘åŠwEƒVƒXƒeƒ€‰ÈŠw‹ZpŠw•”)
6 Ž–ŽÀ‚Ì”F’è‚ðŽx‚¦‚éØ‹’‚ÆŒö“I‚È”»’f
–ö–{ •”ü (’†‰›‘åE—H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“FƒrƒbƒOƒf[ƒ^^ƒI[ƒvƒ“ƒf[ƒ^ —˜Šˆ—plÞˆç¬‚ÉŒü‚¯‚½“Œv‹³ˆç‚̐„i‚ÆŽ¿•ÛØ
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ “¡ˆä—Ç‹X (‹{è‘åŠw)
’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H—Žq‘å)
“n•Ó”ü’qŽq (Œcœä‹`m‘å)
“ú–{“ŒvŠw‰ï“Œv‹³ˆç•ª‰È‰ï
“ú–{“ŒvŠw‰ïƒjƒzƒ“ƒgƒEƒPƒCƒKƒbƒJƒC“Œv‹³ˆçˆÏˆõ‰ï
À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ‘ºãªŸ (“¯ŽuŽÐ‘åE•¶‰»î•ñ)
1 ‚‘å˜AŒgŒ^‹³ˆç‚̐„i‚Æ‘åŠw“üŽŽ‰üŠvF’†‹³R‚‘åÚ‘±•”‰ï“š\‚©‚ç
‚… ‹¤”V (’†‘Šw‰€‘åŠwE‰ªŽR‘åŠw–¼—_‹³ŽöE’†‰›‹³ˆçR‹c‰ïE‚‘åÚ‘±“Á•Ê•”‰ï—ÕŽžˆÏˆõ)
2 “ú–{Šwp‰ï‹c‚É‚¨‚¯‚铝ŒvŠw•ª–ì‚ÌŽQÆŠî€‚ɂ‚¢‚Ä
“cŒI ³Í (’†‰›‘åE—H)
3 ‘æIIŠúuŒö“I“Œv‚̐®”õ‚ÉŠÖ‚·‚éŠî–{“I‚ÈŒv‰æv‚ÌŠT—v—“Œv‹³ˆç‚𒆐S‚Æ‚µ‚Ä—
Ô’J r•F (“ŒvƒZƒ“ƒ^[E‘–±•”Œo‰cŠé‰æŽº)
4 ƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒeƒBƒXƒgˆç¬‚Æ“ŒvŒŸ’è‚ÌŠˆ—p
ŽRì ‹`‰î (Š”Ž®‰ïŽÐ ALBERTE‘ã•\Žæ’÷–ð‰ï’·)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ŒvŽZ‹@“Œv
À’· ’†‘º‰i—F (ŽD–yŠw‰@‘åEŒoÏ)
1 €ƒ‚ƒ“ƒeƒJƒ‹ƒÏ•ª‚Ì‚½‚ß‚ÌWAFOM‚̏¬‚³‚¢(t, m, s)-net
Œ´£ W (“Œ‹žH‹Æ‘åEƒCƒmƒx[ƒVƒ‡ƒ“ƒ}ƒlƒWƒƒ“ƒgŒ¤‹†‰È)
2 öÝ•Ï”‚ðŠÜ‚Þ“Œvƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚éƒu[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv•ªŽUŒ¸­–@
’†‘º ‰i—F (ŽD–yŠw‰@‘åEŒoÏ)
“y‰® ‚G (é¼‘åE—)
¬¼ ’å‘¥ (’†‰›‘åE—H)
3 Ž÷–؃‚ƒfƒ‹‚ÉŠî‚­ŠÌ‘ŸŠà‚̈««“x‚ÉŠÖ‚·‚é”»•Ê‚ɂ‚¢‚Ä
—Ñ –MD (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
Î‰ª •¶¶ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
ˆäã K•½ (ç—t‘åEˆãŠw•”•‘®•a‰@•úŽËü‰È)
’†‹Ê—˜ —tŒŽ (ç—t‘åEˆãŠw•”•‘®•a‰@•úŽËü‰È)
A“c ‘ô–ç (¹˜H‰Á‘Û•a‰@E•úŽËü‰È)
…“¡ Š° (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
ŒIŒ´ lŽŸ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
4 ƒ‰ƒ“ƒ_ƒ€ƒOƒ‰ƒt‚É‚¨‚¯‚éƒOƒ‰ƒt\‘¢‚̃u[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv‚̐«Ž¿
‰i“c °‹v (‘åã‘åEŠî‘bH)
‰º•½ ‰pŽõ (‘åã‘åEŠî‘bH)
5 ƒJƒeƒSƒŠ[•Ï”‚ðŠÜ‚ޏW–ñ“IƒVƒ“ƒ{ƒŠƒbƒNƒf[ƒ^‚Ì‹Lq‚ƉŽ‹‰»
’†–ì ƒŽi (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
´… M•v (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
ŽR–{ —R˜a (“¿“‡•¶—‘åE—H)
“¡Œ´ äŽj (“Œ‹žî•ñ‘åE‘‡î•ñ)
6 GPU‚ð—p‚¢‚½ƒu[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv–@‚ÉŠî‚­—LŒÀ¬‡•ª•z‚̃‚ƒfƒ‹‘I‘ð
”Ñ“c ³¬ (“Œ‹ž—‰È‘åEŒo‰cHŠw)
‹{“c —fˆê (‚èŒoÏ‘åŠwEŒoÏ)
‰–à_ Œh”V (“Œ‹ž—‰È‘åEŒo‰cHŠw)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 D‰ïê (Ô–呍‡Œ¤‹†“2ŠK 200u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“i‚Sj
À’· ŽRŒû˜a”Í (—§‹³‘åEŒo‰c)
1 Default or Exit?: Empirical Study on SMEs in the Japanese Construction@Industry
®–ì —RŠóŽq (‰¡•l‘—§‘åE‘ÛŽÐ‰ï‰ÈŠw)
2 Testing for Granger Causality with Mixed Frequency Data
–Î–Ø ‰õŽ¡ (‘ˆî“c‘åE­Œo)
Ghysels Eric (University of North Carolina at Chapel HillEDepartment of Economics and Department of Finance)
Hill Jonathan (University of North Carolina at Chapel HillEDepartment of Economics)
3 •ÏŠ·üŒ`¬‡ƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½¬’nˆæ„’è
›àV ãĔV• (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
‹v•Ûì ’B–ç (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
4 Å“KŽ‘–{\¬‚ÆŠ”‰¿‚ÉŠÖ‚·‚铝Œv“I•ªÍ
‰Í‡ —³–ç (“¯ŽuŽÐ‘åE—H)
’Óc ”ŽŽj (“¯ŽuŽÐ‘åE—H)
5 “¯Žž•û’öŽ®ƒg[ƒrƒbƒgƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½ˆ×‘Ö‰î“üŒø‰Ê‚ÌŒŸØ
‘º‰z ‰ëŽi (Š”Ž®‰ïŽÐƒNƒƒXƒLƒƒƒbƒgEŠÇ—“Š‡•”)
6 ƒxƒCƒY“Œv‚ÉŠî‚­—]kŠˆ“®‚ÌŠm—¦“I—\‘ª
‹ß] ’G (“Œ‹ž‘åE¶ŽY‹ZpŒ¤‹†Š)
”öŒ` —Ç•F (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒŠƒXƒN‰ðÍí—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
•½“c Ël (“Œ‹ž‘åE¶ŽY‹ZpŒ¤‹†Š)
‡Œ´ ˆêK (“Œ‹ž‘åE¶ŽY‹ZpŒ¤‹†Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`11:00 E‰ïê (¬“‡ƒz[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC “Œv—˜_ˆê”ʁi‚Rj
À’· œA£‘P‘å (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
1 Doubly Protected Regression Weighting
¼‹½ _ (‘ˆî“c‘åE­Œo)
2 ðŒ•t‚«³‹K‰»Å–Þ•ª•z‚Ì‹–—e«‚ÉŠÖ‚·‚鐫Ž¿
œA£ ‘P‘å (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
3 Stochastic Domination in Predictive Density Estimation for Ordered Normal Means Under ƒ¿-Divergence Loss
’£ Œ³@ (–Ú”’‘åŠwEŽÐ‰ïŠw•”)
William, E. Strawderman (Rutgers UniversityEDepartment of Statistics and Biostatistics)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 F‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ1ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC •¨‰¿ŠÖ˜A“Œv‚ƏÁ”ïÅˆø‚«ã‚°
À’· ¬Šª‘×”V (“ú–{‘åEŒoÏ)
1 Šé‹ÆŒü‚¯ƒT[ƒrƒX‰¿ŠiŽw”E2010”NŠî€‰ü’è‚ɂ‚¢‚Ä
¬–ì ˆŸŽ÷ (“ú–{‹âsE’²¸“Œv‹Ç)
“ŒƒqƒKƒV «ƒVƒ‡ƒEƒMlƒqƒg (“ú–{‹âsE’²¸“Œv‹Ç)
2 ‚b‚o‚hŠî€‰ü’è‚ÉŒü‚¯‚½˜A½Žw”‚̏[ŽÀ“™‚ÌŒŸ“¢
“ˆ–k rˆê (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
3 ‰ÆŒv’²¸‚©‚ç‚Ý‚½Á”ïÅ—¦ˆøã‚°‘OŒã‚̏Á”ïs“®‚ɂ‚¢‚Ä
–xˆä r (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
âV“¡ —¢ (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
²“¡ •ü•F (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
4 DSGEƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½AÁ”ïÅ‘Å‚ª‚킪‘‚ÌŒoÏ‚É—^‚¦‚é‰e‹¿‚Ì•ªÍ
—Ñ“c ŽÀ (–k‹ãBŽs—§‘åŠwEŒoÏ)
‘å–ì —T”V (“Œ—m‘åEŒoÏ)
ˆÀ‰ª ‹§–ç (ŠÖ“ŒŠw‰@‘åEŒoÏ)
5 ’ZŠÏ‚É‚¨‚¯‚éuŠé‹Æ‚Ì•¨‰¿Œ©’Ê‚µv‚Ì’²¸ŠJŽn
•“¡ ’ (“ú–{‹âsE’²¸“Œv‹Ç)
6 •¨‰¿Œ©’Ê‚µ‚́A‚È‚ºŠO‚ꑱ‚¯‚½‚Ì‚©
”Ñ’Ë M•v (_“ސì‘åŠwEŒoÏ)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 G‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ3ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ¶•¨“Œv
À’· ]Œû^“§ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
1 Hypothesis testing of inclusion of the tolerance interval
’ “øŒ¿ (“Œ‹ž‘åE”_Šw¶–½‰ÈŠw)
ŠÝ–ì —m‹v (“Œ‹ž‘åE”_Šw¶–½‰ÈŠw)
2 ‘åáŽR‚̐X—ÑŒQW‚É‚¨‚¯‚éŽíŠÔ‹£‘ˆ‚̐„’è
’†‰Í ‰Ã–¾ (’}”g‘åE¶–½ŠÂ‹«‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
‰¡‘ò ³K (Ã‰ª‘åŠwE”—ƒVƒXƒeƒ€)
¼‘º ®”V (ŒQ”n‘åEŽÐ‰ïî•ñ)
‹÷“c –¾—m (–kŠC“¹‘åE’ቷŒ¤)
¬–ì ´”ü (–kŠC“¹‘åE’ቷŒ¤)
’·’Jì ¬–¾ (–kŠC“¹‘åE’ቷŒ¤)
ŽR–{ iˆê (‰ªŽR‘åE•›Šw’·)
Œ´ “oŽu•F (–kŠC“¹‘åE’ቷŒ¤)
3 ˆâ“`Žqxˆâ“`ŽqŠÔ‘ŠŒÝì—pŒŸ’è‚ÌŽ©—R“x‚ɂ‚¢‚Ä
A–Ø —D•v (“Œ–k‘åE“Œ–kƒƒfƒBƒJƒ‹EƒƒKƒoƒ“ƒN‹@\)
4 Investigating the temporal change of species community
“‡’à GN (University of St AndrewsECentre for Biological Diversity)
5 ”ñ‘Ώ̃ƒWƒXƒeƒBƒbƒN‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚鐅ŽYŽ‘Œ¹•]‰¿
¬X — (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
]Œû ^“§ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
6 ¶‘ÔŠw‚Ì‚½‚߂̃Gƒ“ƒgƒƒs[Å‘å–@‚ÌŠg’£
]Œû ^“§ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
¬X — (“Œv”—Œ¤‹†ŠE“ŒvŽvl‰@)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 H‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK ¬u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Œv—ʃtƒ@ƒCƒiƒ“ƒXi‚Pj
À’· Î“cŒ÷ (b“ì‘åEŒoÏ)
1 Evaluating the performance of futures hedge using multivariate realized volatility
¶•û ‰ël (‹ú˜HŒö—§‘åŠwEŒoÏ)
“n•” •q–¾ (ˆê‹´‘åEŒoÏŒ¤‹†Š)
2 •½ŠŠ„ˆÚŠÖ”‚É‚æ‚éRealized Stochastic Volatilityƒ‚ƒfƒ‹‚ÌŠg’£
‚‹´ T (‘åã‘åE‹à—ZE‹³ˆçŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
3 ˆê”ʉ»Realized Stochastic Volatility ƒ‚ƒfƒ‹‚̐„’è‚Ɖž—p
ÎŒ´ —f”Ž (ˆê‹´‘åEŒoÏ)
4 ‘½•Ï—Ê”ñ‘Ώ̎ÀŒ»Šm—¦“Iƒ{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒB•Ï“®ƒ‚ƒfƒ‹‚Æ‚»‚̉ž—p
•£ —Y‘å (ŠÖ¼Šw‰@‘åE—H)
‘åX —T_ (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
5 ŽÀŒ»ƒ{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒB‚̃‚[ƒƒ“ƒg‚É‚æ‚éŠm—¦ƒ{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒBEƒ‚ƒfƒ‹‚̐„’è‚Æ“ú’†‹Gß«
Î“c Œ÷ (b“ì‘åŠwEŒoÏŠw•”)
6 Bond Market Integration in East Asia: A Multivariate GARCH with Dynamic Conditional Correlations Approach
“‡“c ~“ñ (ÂŽRŠw‰@‘åEŒo‰c)
’Ï —Ç•F (“Œ–k‘åE–{•”)
‹{‰z —´‹` (–@­‘åE—H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00`12:00 I‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘åu“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F‰ž—p“ŒvŠw‰ï Šw‰ïÜŽóÜŽÒu‰‰
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ •–ØŠw (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
‘吼r˜Y (‹ãB‘åEŒoÏ)
ˆäŒ³´Æ (“Œ‹ž‘åEˆã‰ÈŠwŒ¤‹†Š)
À’· ‘吼r˜Y (‹ãB‘åEŒoÏ)
1 Multiple Imputation–@‚É‚æ‚é2’iŠKƒP[ƒXƒRƒ“ƒgƒ[ƒ‹Œ¤‹†‚̉ðÍ
–ìŠÔ ‹vŽj (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
“c’† Ži˜N (‹ž“s‘åEˆã)
9ŒŽ15“ú(ŒŽƒQƒcEjƒVƒ…ƒNƒWƒc) 13:00`15:00 (Šé‰æƒLƒJƒNƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F“ú–{“ŒvŠw‰ïƒjƒzƒ“ƒgƒEƒPƒCƒKƒbƒJƒC ŠeƒJƒNƒVƒ‡ƒEÜƒVƒ‡ƒEŽóÜŽÒƒWƒ…ƒVƒ‡ƒEƒVƒƒ‹L”OƒLƒlƒ“u‰‰ƒRƒEƒGƒ“‚Ì‚Ý13:00`17:30)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00`15:00 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F“Œv‰ÈŠw‚Æ•ÛŒ¯
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ ¬•éŒú”V (Œcœä‹`m‘åE‘‡­ô)
“c’†Žü“ñ (“ú–{‘åE•¶—)
À’· ¬•éŒú”V (Œcœä‹`m‘åE‘‡­ô)
1 Œö“I”N‹àÄÝŒv‚Ì’ñˆÄƒ‰îŒì”N‹à‹‹•t‚Ì“±“ü„
“c’† Žü“ñ (“ú–{‘åE•¶—)
2 ’·ŽõƒŠƒXƒN‚̃‚ƒfƒŠƒ“ƒO‚Æ•]‰¿—ƒxƒCƒYEƒAƒvƒ[ƒ`|
¬•é Œú”V (Œcœä‹`m‘åE‘‡­ô)
3 Ž€–SƒŠƒXƒN‚̍וª‰»‚Æ•ªŽU‚Ì’Tõ
ˆäì F”V (‚ ‚炽ŠÄ¸–@lE‘æ2‹à—Z•”)
4 ”N‹à§“x‚𐧌䂷‚铝Œv‚ðÄ–K‚·‚é
´… ML (‘ˆî“c‘åE—HŠwŒ¤‹†Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00`17:30 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F“ú–{“ŒvŠw‰ï ŠeÜŽóÜŽÒ‹L”Ou‰‰
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ Š™‘q–«¬ (’†‰›‘åEŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
À’· Š™‘q–«¬ (’†‰›‘åEŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
1 “ŒvŠw‚©‚çŠw‚ñ‚¾‚R‚‚̃ŒƒbƒXƒ“
]Œû ^“§ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—)
2 ‘½•Ï—ʉðÍ‚ÌŒ¤‹†‚ƎЉïl‹³ˆç
™ŽR ‚ˆê (‘n‰¿‘åEH)
3 ƒWƒƒƒ“ƒv‰ß’ö‚Æ”ñ³‹KŒ^‹^Ž—–Þ“x
‘“c O‹B (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
4 —LŒÀ¬‡ƒ‚ƒfƒ‹FŽ¯•Ê‚Æ“Œv“I„‘ª
‰º’à ŽŒÈ (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
Š}Œ´ ”ŽK (The University of British ColumbiaEVancouver School of Economics)
5 ƒ}ƒ‹ƒRƒt˜A½ƒ‚ƒ“ƒeƒJƒ‹ƒ–@‚Ì‘Þ‰»«‚Ì•]‰¿
Š™’J Œ¤Œá (‘åã‘åEŠî‘bH)
6 Markov Bases in Algebraic Statistics
Â–Ø •q (Ž­Ž™“‡‘åE—H)
Œ´ ®K (VŠƒ‘åEl•¶)
’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00`15:00 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒ\ƒtƒgƒEƒFƒA ƒfƒ‚ƒ“ƒXƒgƒŒ[ƒVƒ‡ƒ“ ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“
À’· ’†–쏃Ži (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
1 Bigdata‚ð’N‚Å‚à‚‘¬‚ɉŽ‹‰»‚·‚éƒc[ƒ‹ Spotfire ‚Ə¤—pRŒ¾Œê TERR
“càVŽi (“ú–{ƒeƒBƒuƒRƒ\ƒtƒgƒEƒFƒA(Š”))
2 Œ‡‘ªƒf[ƒ^•ªÍƒ\ƒtƒgƒEƒFƒAuSOLASv‚Ì‚²Ð‰î
Œ´–ÎŒb”üŽq ((Š”)ƒ^ƒNƒ~ƒCƒ“ƒtƒHƒ[ƒVƒ‡ƒ“ƒeƒNƒmƒƒW[)
3 ƒI[ƒvƒ“ƒ\[ƒX‚̃f[ƒ^•ªÍƒ\ƒtƒg3»•iuRapidMinervuNYSOLvuRevolution R Enterprise (RRE) ¦R‚̏¤—p”Łv‚Ì‚²Ð‰î
–k“‡‘ ((Š”)KSKƒAƒiƒŠƒeƒBƒNƒX)
4 ‚qƒ†[ƒUŒü‚¯•ªÍƒvƒ‰ƒbƒgƒtƒH[ƒ€ Visual R Platform ‚²Ð‰î
‹Tì‰À”ü ((Š”)NTTƒf[ƒ^”—ƒVƒXƒeƒ€)
5 ‘Ò‚¿s—ñ‚âƒVƒXƒeƒ€ƒ_ƒCƒiƒ~ƒNƒX‚ðŽèŒy‚ɃVƒ~ƒ…ƒŒ[ƒVƒ‡ƒ“ S^4 Simulation System ‚²Ð‰î
“ˆ“c‰À–¾ ((Š”)NTTƒf[ƒ^”—ƒVƒXƒeƒ€)
6 “Œv‹³ˆç‚Ì‚½‚ß‚Ì“Œv‰ðÍƒ\ƒtƒg Minitab 17 ‚̏Љî
œA£Œ’N ((Š”)\‘¢Œv‰æŒ¤‹†Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00`14:40 D‰ïê (Ô–呍‡Œ¤‹†“2ŠK 200u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“i‚Tj
À’· ¼‹½_ (‘ˆî“c‘åE­Œo)
1 ƒƒWƒXƒeƒBƒbƒN‰ñ‹A‚̃ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX `—\‘ªƒ‚ƒfƒ‹‚ւ̉ž—p`
•Ä‰ª ‘å•ã (‘‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘åE“Œv)
ˆíŒ© ¹”V (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
2 Markov degree of configurations defined by fibers of a configuration
ŒÃŽR ‹M”V (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
¬ì Œõ‹I (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
3 ŠÏ‘ªŒë·‚ðl—¶‚µ‚½¶•¨ŒQW‚ÌŽž‹óŠÔƒ‚ƒfƒ‹
[’J ”£ˆê (“Œv”—Œ¤‹†ŠE“ŒvŽvl‰@)
4 ƒ‰ƒ“ƒ_ƒ€ƒGƒtƒFƒNƒgƒpƒ‰ƒŒƒ‹ƒvƒƒtƒ@ƒCƒ‹ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚鋤•ªŽU\‘¢‚ÉŠÖ‚·‚é–Þ“x”䌟’蓝Œv—Ê‚Ì‘Q‹ß“WŠJ
ˆî’à —C (L“‡‘åE—)
5 Statistical Inference with Hierarchical Missing-data Mechanisms
Xì k•ã (‘åã‘åEŠî‘bH)
Žë–ì —T (‘åã‘åEŠî‘bH)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00`15:00 E‰ïê (¬“‡ƒz[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC “Œv—˜_ˆê”ʁi‚Sj
À’· ‘O‰€‹X•F (‹ãB‘åE”—)
1 ƒmƒ“ƒpƒ‰ƒƒgƒŠƒbƒNŒŸ’蓝Œv—Ê‚Ì—LˆÓŠm—¦‚ƘA‘±‰»“Œv—ʂɂ‚¢‚Ä
‘O‰€ ‹X•F (‹ãB‘åE”—)
XŽR ‘ì (‹ãB‘åE”—)
2 ƒJ[ƒlƒ‹–§“x„’è–@‚Æk-means–@‚ð—p‚¢‚½ƒnƒCƒuƒŠƒbƒh”ñüŒ`”»•Ê–@
ŽR–{ ‚¯‚¢Žq (”ŸŠÙH‹Æ‚“™ê–åŠwZEˆê”ʉȖÚ)
Š¦‰Í] ‰ë•F (‹à‘ò‘åEŒoÏ)
3 Non-overlapping Template Matching Test‚É‚¨‚¯‚é‘Η§‰¼à‚̉º‚Å‚Ì Template”‚Ì•ª•z‚ɂ‚¢‚Ä
’|“c —Tˆê (_“ސìH‰È‘åŠwEŠî‘bE‹³—{‹³ˆçƒZƒ“ƒ^[)
“¡ˆä Œõº (’†‰›‘åEŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
Š™‘q –«¬ (’†‰›‘åEŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
“nç³ ‘¥¶ (’†‰›‘åEŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
4 Å¬Cramer-von Mises‹——£„’è—Ê‚ð—p‚¢‚½‚Æ‚«‚Ì“K‡“xŒŸ’è‚̃ƒoƒXƒg«
’‡ ^‹| ((Š”)ƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\[ƒVƒAƒ€EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
ŽÄ“c —¢’ö ((Š”)ƒf[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\[ƒVƒAƒ€EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
5 ‚ ‚郍ƒoƒXƒg“Œv—Ê‚Æ‚»‚ÌŠO‚ê’l‚ÌŒŸ’è‚ւ̉ž—p‚ÉŠÖ‚·‚éˆêlŽ@
‰¡ŽR ^O (’†‰›‘åE—H)
’·’Ë ‹ŒÈ (’†‰›‘åE—H)
6 “™•ªŽU‚ð‰¼’è‚µ‚½Å—ǐ³‹K•êW’c‚Ì‘I‘ð•û–@‚̊挒«‚ɂ‚¢‚Ä
‚“c ‰À˜a (ŒF–{‘åEŽ©‘R‰ÈŠw)
Ž¬—¯ ’¼Ž÷ (ŒF–{‘åEŽ©‘R‰ÈŠw)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00`15:00 F‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ1ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Œö“I“Œv‚É‚¨‚¯‚éV‚µ‚¢Žæ‚è‘g‚Ý
À’· ‹g–썎•¶ (“ú–{‹âsE’²¸“Œv‹Ç)
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“¡Œ´ —Ts (“ú–{‹âsE’²¸“Œv‹Ç)
4 2008SNA‚𓥂܂¦‚½Ž‘‹àzŠÂ“Œv‚ÌŒ©’¼‚µ‚ÉŠÖ‚·‚éÅIˆÄ
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1 Sequential Parallel Comparison Design‚ÆPlacebo lead-in ŽŽŒ±‚Ƃ̐«”\”äŠr
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’·’Jì ‹M‘å (‰––ì‹`»–ò(Š”)E‰ðÍƒZƒ“ƒ^[)
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ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F‰ž—p“ŒvŠw‰ïƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€F‹ZpŠJ”­ƒvƒƒZƒX‚ð‰Á‘¬‚³‚¹‚邽‚ß‚Ì’m‚Ì“‡i‹¦Ž^F•iŽ¿HŠw‰ïA“ú–{TRIZ‹¦‰ïA“Œv”—Œ¤‹†ŠƒŠƒXƒN‰ðÍí—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[j
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ ’|“àœ¨s (‘åã‘åEŒoÏ)
“n•Ó”ü’qŽq (Œcœä‹`m‘åEŒ’Nƒ}ƒlƒWƒƒ“ƒg)
’֍LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
À’· ’|“àœ¨s (‘åã‘åEŒoÏ)
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2 ’m‚̏„‚è‚ð—Ç‚­‚·‚éŽè–@ŠÔ˜AŒg
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3 ƒpƒlƒ‹“¢˜_ ‹ZpŠJ”­‰Á‘¬‚Ì‚½‚ß‚Ì’m‚Ì“‡|“Œv‰ÈŠw‚ɂǂ̂悤‚È–ðŠ„‚ªŠú‘Ò‚³‚ê‚é‚Ì‚©H
’Ö LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
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9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F“ú–{ŒvŽZ‹@“ŒvŠw‰ïŠé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“FŒvŽZ‹@“ŒvŠw‚É‚æ‚é‘å‹K–͈ã—ÁE¶‘ÔŒnƒf[ƒ^‰ðÍ
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ Î‹´—Yˆê (iŠ”jƒXƒ^ƒbƒgƒ‰ƒ{)
Î‰ª•¶¶ (‰ªŽR‘åE–@–±)
À’· “ìOª (–kŠC“¹‘åEî•ñŠî”ÕƒZƒ“ƒ^[)
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Œ´ “ÖŽq (–k—¢‘åEˆã)
Î‹´ —Yˆê (iŠ”jƒXƒ^ƒbƒgƒ‰ƒ{)
2 •Ÿ“‡‘æˆêŒ´Žq—Í”­“dŠŽ–ŒÌ‚É”º‚¤•úŽË«•¨Ž¿ƒ‚ƒjƒ^ƒŠƒ“ƒOƒ|ƒXƒgƒf[ƒ^‚ÌŽž‹óŠÔWÏ«‚ÌŒŸ“¢
Î‰ª •¶¶ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
ŒIŒ´ lŽŸ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
3 ˆâ“`E¸_•ÛŒ’ƒf[ƒ^‚ɑ΂·‚éWÏ«Žè–@‚ÌŽÀ‘H
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Î‰ª •¶¶ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
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¼ŽR ‹B (ˆ¤’mˆã‰È‘åŠwEˆã)
ŒIŒ´ lŽŸ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
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‹v•Û“c ‹M•¶ (‘½–€‘åŠwEŒo‰cî•ñŠw•”)
Î‰ª •¶¶ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
•y“c ½ (“Œ‹žˆã‰ÈŽ•‰È‘åŠwE—Տ°ŽŽŒ±ŠÇ—ƒZƒ“ƒ^[)
’Ö LŒv (“Œv”—Œ¤‹†ŠEƒf[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
5 ‹óŠÔ“IŠK‘w\‘¢‚ð—˜—p‚µ‚½ƒT[ƒ‚ƒ“‚̐¶‘§ê•]‰¿–@
¬“c –qŽq (–h‰qˆã‰È‘åŠwZ)
Koljonen Saija (ƒtƒBƒ“ƒ‰ƒ“ƒh‘—§ŠÂ‹«Œ¤‹†Š)
Huttula Timo (ƒtƒBƒ“ƒ‰ƒ“ƒh‘—§ŠÂ‹«Œ¤‹†Š)
Alho Petteri (ƒgƒDƒ‹ƒN‘åŠw)
…“¡ Š° (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
ŒIŒ´ lŽŸ (‰ªŽR‘åE‘åŠw‰@ŠÂ‹«¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“FƒXƒp[ƒX³‘¥‰»‚É‚æ‚铝Œv“I„‘ª
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ “¡àV—m“¿ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
À’· “¡àV—m“¿ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
1 ŽïŽ|à–¾ (5•ª)
“¡àV —m“¿ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
2 ƒXƒp[ƒX„’èŠTŠÏFƒ‚ƒfƒ‹E—˜_E‰ž—p (40•ª)
—é–Ø ‘厜 (“Œ‹žH‹Æ‘åEî•ñ—H)
3 ƒXƒp[ƒX³‘¥‰»‚ÉŠî‚­Žå¬•ª‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒO (25•ª)
ì–ì Gˆê (‘åã•{—§‘åEH)
‚“c –Ls (‘—§ˆâ“`ŠwŒ¤‹†ŠEŒn“¶•¨Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
“¡àV —m“¿ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
éÎ r•F (‘—§ˆâ“`ŠwŒ¤‹†ŠEŒn“¶•¨Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
4 ³‘¥‰»ƒXƒp[ƒXˆöŽq•ªÍ‚͈öŽq‰ñ“]‚ÉŽæ‚Á‚Ä‘ã‚í‚é‚Ì‚©H (25•ª)
œA£ Œd (‘åã‘åEŠî‘bH)
ŽR–{ —ϐ¶ (‹ž“s‘åEˆã)
5 ŠO‚ê’l‚ɃƒoƒXƒg‚ȃXƒp[ƒXüŒ`‰ñ‹A: ŒðŒÝÅ“K‰»ƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚Æ‚»‚Ì“Œv“IŽû‘© (25•ª)
•ÐŽR ãđ¾ (“Œ‹žH‹Æ‘åEŽÐ‰ï—H)
“¡àV —m“¿ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 D‰ïê (Ô–呍‡Œ¤‹†“2ŠK 200u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC •ª•z˜_
À’· ˆÀŒ|d—Y (ŠÖ¼‘åEƒVƒXƒeƒ€—H)
1 Šù’m‚Ì•ûŒüŽü‚è‚Å‚Ì‘ÎçG‘Ώ̐«‚ÉŠÖ‚·‚é‘Q‹ßÅ“K„‘ª˜_
ˆ¢•” rO (“Œ‹ž—‰È‘åEH)
¬•û _–¾ (Žñ“s‘åE“sŽs‹³—{)
‰–à_ Œh”V (“Œ‹ž—‰È‘åEH)
’J‡ Os (‘ˆî“c‘åE‘Û‹³—{)
2 Šm—¦•êŠÖ”‚ÉŠî‚¢‚½—£ŽU•ª•z‚ÌŒvŽZ‚ɂ‚¢‚Ä
ˆÀŒ| d—Y (ŠÖ¼‘åEƒVƒXƒeƒ€—HŠw•”)
3 ƒzƒƒmƒ~ƒbƒNŒù”z–@‚É‚æ‚éÛŒÀŠm—¦‚ÌŒvŽZ
¬ŽR –¯—Y (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
4 ‘½•Ï—ʐ³‹K«ŒŸ’è‚̃Oƒ‰ƒt•\Œ»–@
’†ì d˜a (‘q•~Œ|p‰ÈŠw‘åEŽY‹Æ‰ÈŠw‹Zp)
‹´Œû ”ŽŽ÷ (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
m–Ø ’¼l (“Œ‹ž—‰È‘åEH)
5 ƒ\[ƒeƒBƒ“ƒO‰ß’ö‚ÉŒ»‚ê‚é—£ŽUŠm—¦•ª•z‚Æ‚»‚̐¸–§‰»
“y‰® ‚G (é¼‘åE—)
’†‘º ‰i—F (ŽD–yŠw‰@‘åEŒoÏ)
6 Approximations to the percentiles for the contaminated normal distribution
Žñ“¡ M’Ê (_ŒË‘åEŠCŽ–‰ÈŠw)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 E‰ïê (¬“‡ƒz[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC “Œv—˜_ˆê”ʁi‚Tj
À’· ¼ŽR—zˆê (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
1 u‹·‹`‰ÂŽZW‡v‚ÌŠT”O‚Ì“±“ü‚Æ‚»‚Ì“®‹@
¼ŽR —zˆê (“Œv”—Œ¤‹†ŠE”—E„˜_Œ¤‹†Œn)
2 Both concentration and convergence of distribution of empirical distributions generated by resample on Hilbert space
obeys sample size as small to large
ŠÝ ´•
3 Asymptotic comparison of location equivariant estimators for a family of truncated  distributions
‘å’J“à “Þ•ä (’}”g‘åE”—•¨Ž¿)
Ô•½ ¹•¶ (’}”g‘åE”—•¨Ž¿)
4 2ŠKüŒ`”÷•ª•û’öŽ®‚ð–ž‚½‚·ŠÖ”‚Ì™pæ‚̐«Ž¿‚Æ“Œv‚ւ̉ž—p
ŠÛ–Î ’¼‹M (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
‘刢‹v r‘¥ (“Œ‹ž—Žq‘åŠwEŒ»‘㋳—{Šw•”)
’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
5 ”‚Ì•W–{Šm—¦•ªŠ„‚©‚ç—LŒÀ•êW’c•ªŠ„‚𐄒肷‚é‘f–p‚È•û–@
a’J ­º (Œcœä‹`m‘åE—H)
6 l_p-norm based James-Stein estimation with minimaxity and sparsity
ŠÛŽR —S‘¢ (“Œ‹ž‘åE‹óŠÔî•ñ)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 F‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ1ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Œö“Iƒf[ƒ^‚ÌŽûWEŒö•\E•ªÍ‚̍őOü
À’· “y‰®—²—T (“Œv”—Œ¤‹†ŠE’²¸‰ÈŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
1 •½¬27”N‘¨’²¸‚ÌŽÀŽ{‚ÉŒü‚¯‚ā[ƒCƒ“ƒ^[ƒlƒbƒg’²¸‚Ì‘S‘“WŠJ‚ƃrƒbƒOƒ`ƒƒƒŒƒ“ƒW[
•Û‚ ”Ž”V (‘–±ÈE“Œv‹Ç)
2 ’²¸•[ƒfƒUƒCƒ“‚ÉŠÖ‚·‚鎋ü’ǐՎÀŒ±
“y‰® —²—T (“Œv”—Œ¤‹†ŠE’²¸‰ÈŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
–p Ꟑ¯ (“Œv”—Œ¤‹†ŠE’²¸‰ÈŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
3 Œ‡‘ª’l•â’è‚̐f’fŽè–@‚Æ‚µ‚Ä‚Ì‘½d‘ã“ü–@
‚‹´ «‹X (“ŒvƒZƒ“ƒ^[E“Œvî•ñE‹Zp•”)
4 ‘½ŽŸŒ³ƒNƒƒXWŒv•\‚É‚¨‚¯‚é
ŠJŽ¦ƒŠƒXƒN‚Əî•ñ—Ê‘¹Ž¸‚Ì‘ª’è
”’ì ´”ü (“ŒvƒZƒ“ƒ^[E“Œvî•ñE‹Zp•”)
5 Z‘îE“y’n“Œv’²¸“½–¼ƒf[ƒ^‚ÌŠJŽ¦ƒŠƒXƒN
¯–ì L–¾ (‹à‘ò‘åEŒoÏ)
6 •ï—•ªÍ–@‚̐V‹KƒAƒvƒ[ƒ`‚Ì’ñˆÄ‚Æ‚»‚̉ž—p
›I ‹»‹N (‘эL’{ŽY‘åE’nˆæŠÂ‹«ŠwŒ¤‹†•”–å)
–ì“c ‰p—Y (“Œ‹ž—‰È‘åEŒo‰c)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 G‰ïê (ˆãŠw•”‚P†ŠÙ3ŠK u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‰uŠwElŒû“Œv
À’· ‘å‘뎜 (L“‡‘åEŒ´”š•úŽËüˆã‰ÈŠwŒ¤‹†Š)
1 ‚—îŽÒ‚ÌŒ’Nó‘Ô‚Æ—v‰îŒì•Ê—]–½: •Ÿ‰ªŽs‘S”ƒf[ƒ^‚Ì‘½‘Š¶–½•\•ªÍ
›Œ´ T–î (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
âV“¡ ˆÀ•F (“ú–{‘åE‘‡‰ÈŠw)
’†‘º “ñ˜N (“ú–{‘åE‘‡‰ÈŠw)
2 ‚ª‚ñŽ€–Sƒf[ƒ^‚ɑ΂·‚é•Ï‰»ŒW”ƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½ƒRƒz[ƒgŒø‰Ê‚ÌŒŸo‚ɂ‚¢‚Ä
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4 •ªŽU•s‹Ïˆê³‹KŒoŽžƒf[ƒ^‚ɑ΂·‚éC³GEE1‚ƐüŒ`¬‡Œø‰Êƒ‚ƒfƒ‹‚Ì”äŠrF‘Ù“àŒ´”š”픚ŽÒ‚Ì‚XË‚©‚ç‚P‚SË‚Ì
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9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 H‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK ¬u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Œv—ʃtƒ@ƒCƒiƒ“ƒXi‚Qj
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ŽR‘º ”\˜Y (–¾Ž¡‘åEƒOƒ[ƒoƒ‹EƒrƒWƒlƒX)
‰¤ ’| (ZWƒVƒXƒeƒ€)
‚“c ‰ps (“Œ–M‘åŠwE—)
2 The effect of the Fukushima nuclear disaster on bond risk premia of electric power companies
’ö“‡ ŽŸ˜Y (–¼ŒÃ‰®Žs—§‘åŠwEŒoÏ)
3 Œ‡‘ª’l‚ðŠÜ‚Þ’†¬Šé‹Æ‘å‹K–Íà–±E”ñà–±ƒf[ƒ^‚ð—p‚¢‚½M—pƒŠƒXƒN•]‰¿
ˆÀ“¡ ‰ë˜a (ç—tH‹Æ‘åŠwEŽÐ‰ïƒVƒXƒeƒ€‰ÈŠw•”)
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‚‹´ ~ˆê (CRD‹¦‰ïE‘‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘åŠw)
4 MARKET-RATING MIGRATION AND TRANSITION ANALYSIS
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Š ‰® •º (–¾Ž¡‘åEƒOƒ[ƒoƒ‹EƒrƒWƒlƒX)
‚“c ‰ps (“Œ–M‘åŠwE—)
“c–ì‘q —tŽq (–¾Ž¡‘åEæ’[”—‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
‰¤ ’| (ZWƒVƒXƒeƒ€EZWƒVƒXƒeƒ€)
5 Statistical Estimation for Optimal Dividend Barrier
”’Î ”Ž (Œcœä‹`m‘åE—H)
¬ò Œ’‘¾ (Œcœä‹`m‘åE—H)
6 ‚•p“xŽæˆøŽsê‚É‚¨‚¯‚é‹à—ZŽžŒn—ñŠÔ‚̈ö‰Ê«ŒŸØ
–؉º —º (‘åã‘åEŒoÏ)
‘剮 K•ã (‘åã‘åEŒoÏ)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30`17:30 I‰ïê (ˆãŠw•”‚Q†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘åu“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‘½•Ï—ʉðÍi‚Qj
À’· ‘q“c”ŽŽj (“Œ‹ž‘åE‹³—{)
1 ¬‡Œø‰Êƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½ƒZƒ~ƒpƒ‰ƒƒgƒŠƒbƒN‚ȕω»ŒW”‚̐„‘ª‚ɂ‚¢‚Ä
²“¡ Œ’ˆê (L“‡‘åEŒ´”š•úŽËüˆã‰ÈŠwŒ¤‹†Š)
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2 ‘ŠŠÖŒW”‚ªŠù’m‚ÌŒ©‚©‚¯ã–³ŠÖŒW‚ȉñ‹Ai‚r‚t‚qjƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚éÅ—Ç‹¤•Ï„’è—Ê
‘q“c ”ŽŽj (“Œ‹ž‘åE‹³—{)
¼‰Y s (Œcœä‹`m‘åE—H)
3 öÝ¬’·‹Èüƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é•Ï‰»ŒW”‚Ì“¯ŽžM—Š‹æŠÔ‚ɂ‚¢‚Ä
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²“¡ Œ’ˆê (L“‡‘åEŒ´”š•úŽËüˆã‰ÈŠwŒ¤‹†Š)
4 2’lŒ^‘ã•\“_‚É‚æ‚éƒNƒ‰ƒXƒ^ƒŠƒ“ƒO‚ð‘g‚ݍž‚ñ‚¾‰ñ‹A•ªÍƒ‚ƒfƒ‹
ŽR‰º —y (Œcœä‹`m‘åE—H)
—é–Ø G’j (Œcœä‹`m‘åE—H)
5 LMSR-method‚É‚æ‚鑽•Ï—Ê”ñüŒ`‰ñ‹A‚Æ‚»‚̉ž—p
“à“¡ ŠÑ‘¾ (“‡ª‘åE‘‡—HŠwŒ¤‹†‰È)
´… Ë‘¾ (“‡ª‘åE‘‡—HŠwŒ¤‹†‰È)
6 Selection of model selection criteria in some situation for multivariate ridge regression
‰iˆä —E (’†‹ž‘åŠwE‘Û‹³—{Šw•”)
9ŒŽ16“ú(‰Îƒq) 10:00`12:00
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00`12:00 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F“Œv‹³ˆç‘åŠwŠÔ˜AŒgƒlƒbƒgƒ[ƒNiJINSEj‚ÌŽæ‚è‘g‚ݏ󋵂ƍ¡Œã
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ ”ü“Y‘אl (ÂŽRŠw‰@‘åEŒoÏ)
À’· ”ü“Y‘אl (ÂŽRŠw‰@‘åEŒoÏ)
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”ü“Y ‘אl (ÂŽRŠw‰@‘åEŒoÏ)
2 “Œv‹³ˆç‚ƎЉ‹‚ß‚élÞ
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’†¼ Š°Žq (¬æü‘åE–¼—_‹³Žö)
4 JINSE e-Learning ƒVƒXƒeƒ€FƒAƒJƒfƒ~ƒbƒNƒNƒ‰ƒEƒh‚ð—˜—p‚µ‚½“Œv‹³ˆçƒRƒ“ƒeƒ“ƒc‚Ì‹¤—L
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––‰i Ÿª (Ž­Ž™“‡ƒS—Žq’ZŠú‘åE¶ŠˆŠw‰È)
“ì Oª (–kŠC“¹‘åEî•ñŠî”ÕƒZƒ“ƒ^[)
ŽRŒû ˜a”Í (—§‹³‘åEŒo‰c)
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’|‘º ²’Ê (“Œ‹ž‘åEî•ñ—H)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00`12:00 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“FƒXƒ|[ƒcƒrƒWƒlƒX‚ÌŒv—Ê•ªÍFƒvƒŒ[ƒ„[‚ƃtƒ@ƒ“‚Ì‘ŠŒÝì—p‚ð’T‚é
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À’· …–쐽 (–¾Ž¡‘åE¤)
1 ƒvƒ–ì‹…‹…’c‚Æ‘IŽè‚ÉŠÖ‚·‚é‘IDˆÓŽ¯’²¸‚Æ‚»‚Ì•ªÍ
…–ì ½ (–¾Ž¡‘åE¤)
Î“c ‘å“T (’é‹ž‘åEŒoÏ)
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4 ‘gDƒfƒ‚ƒOƒ‰ƒtƒB[‚É‚æ‚éƒ`[ƒ€‚̃‚ƒfƒ‹•ªÍ
ˆî… Ls (’}”g‘åEƒrƒWƒlƒX‰ÈŠw)
â•½ •¶”Ž (\‘¢Œv‰æŒ¤‹†ŠE‘n‘¢HŠw•”)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00`12:00 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“F‚•p“x]‘®ƒf[ƒ^‚̐„‘ª—˜_
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ ‘“cO‹B (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
À’· ‘“cO‹B (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
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‰¬Œ´ “N•½ (“Œv”—ƒgƒEƒPƒCƒXƒEƒŠŒ¤‹†ŠƒPƒ“ƒLƒ…ƒEƒWƒ‡)
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3 ƒfƒtƒHƒ‹ƒgƒŠƒXƒN‚ɑ΂·‚éGerber-Shiu‰ðÍ‚Æ“Œv“I„‘ª
´… ‘×—² (‘ˆî“c‘åE—H)
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‹g“c •üL (“Œ‹ž‘åE”—)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00`12:00 E‰ïê (¬“‡ƒz[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹[ƒ€)
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À’· ¬Š}Œ´t•F (¬’M¤‰È‘åE¤)
1 Žw”•ª•z‘°‚É‚¨‚¯‚éƒJƒmƒjƒJƒ‹ƒpƒ‰ƒ[ƒ^‚̐„’è—Ê‚Ì‘Q‹ßƒLƒ…ƒ~ƒ…ƒ‰ƒ“ƒg
¬Š}Œ´ t•F (¬’M¤‰È‘åE¤)
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L’à çq (–¾¯‘åE˜AŒgŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[)
’ß“c —z˜a (–k—¢‘åEˆã—Ïî•ñ )
3 Estimation of principal points of multivariate normal distributions when principal points are collinear
¼‰Y s (Œcœä‹`m‘åE—H)
Tarpey Thaddeus (Wright State UniversityEDepartment of Mathematics and Statistics)
4 —\‘ª‚ÌŠÏ“_‚©‚ç‚ÌŽw”•ª•z„’è
’|àV –M•v (’†‰›”_‹Æ‘‡Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^[Eî•ñ—˜—pŒ¤‹†—̈æ)
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›àV ãĔV• (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
‹v•Ûì ’B–ç (“Œ‹ž‘åEŒoÏ)
6 “ñdƒpƒ‰ƒ[ƒ^‰»“ñdƒpƒŒ[ƒg‘ΐ”³‹K•ª•z‚̏Š“¾•ª•z‚Ö‚Ì“–‚Ä‚Í‚ß
‰ª–{ ­l (‘–±ÈE“ŒvŒ¤CŠ)
9ŒŽ16“ú(‰Îƒq) ’‹‹xƒqƒ‹ƒ„ƒX‚Ý
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ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC “ŒvŠÖ˜AŠw‰ï˜A‡‘å‰ï“Á•ÊƒZƒbƒVƒ‡ƒ“ u“ŒvŠw‚ÌŠe•ª–ì‚É‚¨‚¯‚鋳ˆç‰Û’ö•Ò¬ã‚ÌŽQÆŠî€‚ɂ‚¢‚āv
À’· Š™‘q–«¬ (’†‰›‘åEŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
1 “ŒvŠw‚ÌŠe•ª–ì‚É‚¨‚¯‚鋳ˆç‰Û’ö•Ò¬ã‚ÌŽQÆŠî€‚ɂ‚¢‚Ä
Šâè Šw (¬æü‘åE—H)
9ŒŽ16“ú(‰Îƒq) 13:00`15:00
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00`15:00 A‰ïê (‹³ˆçŠw•”“1ŠK 156u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‘Q‹ß—˜_
À’· Š`‘ò‰ÀG (–kŠC“¹‘åEŒoÏ)
1 Estimation of the tail index for lattice-valued sequences
¼ˆä @–ç (“ìŽR‘åEŒo‰c)
2 Sparse-Bridge„’è‚É‚¨‚¯‚郂[ƒƒ“ƒgŽû‘©
´… —D—S (‹ãB‘åE”—)
‘“c O‹B (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
3 ‘ΐ”Žü•Ó–Þ“x‚Ì‘Q‹ß‹““®‚ɂ‚¢‚Ä
]Œû ãĈê (‹ãB‘åE”—)
‘“c O‹B (‹ãB‘åEƒ}ƒXEƒtƒHƒAEƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†Š)
4 î•ñ—˜_‚É‚¨‚¯‚郆ƒjƒo[ƒTƒ‹‚ȃxƒCƒY‘ª“x‚̔ĉ»Œë·‚Ì—˜_“I‰ðÍ‚Æ“Œv‰ÈŠw‚ւ̉ž—p
ˆ»–ì F‘¥ (‘åã‘åE—)
—é–Ø ÷ (‘åã‘åE—)
5 ”ñ³‹K«‚̉º‚Å‚Ì‘½•Ï—ʐüŒ`ƒ‚ƒfƒ‹‚ɑ΂·‚鍂ŽŸŒ³‘Q‹ß—˜_
•P–ì “Nl (¬æü‘åE—H)
ŽR“c —²s (“ú–{‘åEH)
6 ƒu[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒvEƒo[ƒgƒŒƒbƒgŒ^’²®‚ɂ‚¢‚Ä
Š`‘ò ‰ÀG (–kŠC“¹‘åEŒoÏ)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00`15:00 B‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“FƒXƒ|[ƒc“Œv‰ÈŠw‚Ì•û–@˜_
ƒI[ƒKƒiƒCƒU[ ’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H—Žq‘åŠwElŠÔŽÐ‰ïŠw•”)
À’· ’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H—Žq‘åŠwElŠÔŽÐ‰ïŠw•”)
1 –ì‹…‚É‚¨‚¯‚é“à–ìŽç”õ‚Ì“KØ‚ȃ|ƒWƒVƒ‡ƒjƒ“ƒO
¬–¸ “§ (ŽOd‘åEˆãŠw•”•‘®•a‰@)
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2 ¶‘¶ŽžŠÔ‰ðÍ‚ð—p‚¢‚½“ú–{ƒvƒ–ì‹…‚É‚¨‚¯‚é‹…”“™‚̍lŽ@
ãŒ´ ‘–¶ (ƒf[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€Eƒx[ƒXƒ{[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
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3 ƒXƒyƒNƒgƒ‹³‘¥‰»–@‚ð—p‚¢‚½–¢‘ΐ퐬Ñ‚Ì—\‘ª
ŽðÜ •¶• (’†‰›‘åE—H)
•àV ‘åŽ÷ (’†‰›‘åE—H)
”©ŽR ‹¿ (’†‰›‘åE—H)
4 ‘“àŠO‚É‚¨‚¯‚éƒXƒ|[ƒc“ŒvŠw‚Ö‚ÌŽæ‚è‘g‚Ý
ŽðÜ •¶• (’†‰›‘åE—H)
‹à‘ò Œd (ƒf[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€Eƒx[ƒXƒ{[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
‘êì —LL (ƒf[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€Eƒtƒbƒgƒ{[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00`15:00 C‰ïê (ŒoÏŠwŒ¤‹†‰È“3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒƒC ‘½•Ï—ʉðÍi‚Rj
À’· •º“ª¹ (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
1 ‚ŽŸŒ³˜g‘g‚Ý‚É‚¨‚¯‚é2ŽŸ”»•ÊŠÖ”‚Ì‘Q‹ß³‹K«‚ɂ‚¢‚Ä
•º“ª ¹ (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
2 Testing the block-diagonal covariance structure for high-dimensional data
¼ŽR ‹MO (êC‘åŠwEŒo‰c)
•º“ª ¹ (“Œ‹ž—‰È‘åE—)
Žñ“¡ M’Ê (_ŒË‘åE‘åŠw‰@ŠCŽ–‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
Pavlenko Tatjana (KTH Royal Institute of TechnologyEDepartment of Mathematics)
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Wynn Henry, P. (The University of LondonEThe London School of Ecomonics and Political Science)
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5 Semi-critical mode of marked Hawkes processes
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