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最小情報コピュラのスコアマッチング

陳懿慈

（指導教員：清智也／ 数理情報第4研究室）

資料PDF（CHEN.pdf）
研究概要

最小情報コピュラのパラメータ推定誤差と使用データ数の関係
経済などの分野で最小情報コピュラという確率モデルがよく使われている。しかし、最小情報コピュラの密度関数に含まれる規格化関数という項の計算はほぼ不可能である。本研究では規格化関数を計算せずに効率よくパラメータ推定を行う手法を提案した。
修論の感想

研究背景に沿って、既存の概念の見直し、修正や拡張を行う過程はとてもやりがいを感じた。

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ISTyくん

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