土田潤

ツチダジュン | Tsuchida Jun

所属機関・部署：
職名：講師

研究分野 (1件)：統計科学

研究キーワード (1件)：多変量データ解析

競争的資金等の研究課題 (2件)：

論文 (15件)：

Jun Tsuchida, Hiroshi Yadohisa. Canonical Dependency Analysis Using a Bias-Corrected $$\chi ^2$$ Statistics Matrix. Journal of Statistical Theory and Practice. 2024. 18. 1
Koichi Hashizume, Jun Tsuchida, Takashi Sozu. Copula-Based Model for Incorporating Single-Agent Historical Data into Dual-Agent Phase I Cancer Trials. Statistics in Biopharmaceutical Research. 2023. 1-18
Jun Tsuchida, Hiroshi Yadohisa. Analysis of Contingency Table by Two-Mode Two-Way Multidimensional Scaling with Bayesian Estimation. Analysis of Categorical Data from Historical Perspectives. 2023. 277-287
Jun Tsuchida, Hiroshi Yadohisa. Tucker-3 decomposition with sparse core array using a penalty function based on Gini-index. Japanese Journal of Statistics and Data Science. 2022
Masaaki Okabe, Jun Tsuchida, Hiroshi Yadohisa. F-measure maximizing logistic regression. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2022. 1-11

MISC (4件)：

土田潤, 宿久洋. 制約付き2相3元Dominance点モデルについて. 日本計算機統計学会シンポジウム論文集. 2016. 30. 97-100
土田潤, 宿久洋. 3相3元データに対するTucker3モデルを用いた正準共分散分析について (日本計算機統計学会第29回シンポジウム講演論文集) -- (セッション5A). 日本計算機統計学会シンポジウム論文集. 2015. 29. 77-80
土田潤, 宿久洋. SFO6-1-2 2相3元データに対する対数線形モデルを用いたベイズ非対称MDSについて(特別セッション非対称データの分析). 日本行動計量学会大会発表論文抄録集. 2015. 43. 402-403
土田潤, 宿久洋. SD2-2 対数線形モデルを用いた2相3元非対称MDSについて(特別セッション非対称データの解析(2)). 日本行動計量学会大会発表論文抄録集. 2014. 42. 124-125

講演・口頭発表等 (18件)：

Bayesian multinomial model based on quantile regression
(The 11th Conference of The Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 2022)
A cluster Kriging method considering additional information
(The 11th Conference of The Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 2022)
A covariate selection method for propensity score model based on interquantile estimation of outcome
(The 11th Conference of The Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 2022)
Principal Component Analysis by Using Gini Coefficient Penalty Function
(Data Science, Statistics & Visualisation 2019 2019)
Canonical dependency analysis by Chi-square matrix
(3rd International Conference on Econometrics and Statistics 2019)

受賞 (4件)：

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土田 潤