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J-GLOBAL ID：200901016069295446   Update date: Aug. 01, 2024

Maesono Yoshihiko

マエソノ ヨシヒコ | Maesono Yoshihiko
Affiliation and department：
Chuo University Faculty of Science and Engineering

About Chuo University Faculty of Science and Engineering


Job title： Professor
Homepage URL  (1)： http://www.math.chuo-u.ac.jp/maesono/
Research field  (3)： Applied mathematics and statistics ,  Basic mathematics ,  Statistical science
Research keywords  (8)： Asymptotic theory of statistical inference ,  kernel method ,  Nonparametric ,  Asymptotic Theory ,  Kernel Estimation ,  Nonparametric Statistics ,  統計数学 ,  Mathematical Statistics
Research theme for competitive and other funds  (35)：
  • 2022 - 2025 Improvement of nonparametric inference based on kernel type estimation and resampling method, and its application
  • 2018 - 2023 A new type of volatility estimator defined by jump diffusion model
  • 2016 - 2020 多様なノンパラメトリック推測法の融合による新たな高精度統計手法の開発
  • 2015 - 2019 Statistical modeling of spatio-temporal data on natural and social phenomena, and those understanding
  • 2015 - 2018 ノンパラメトリック統計量の平滑化と高精度推測法の構築
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Papers (52)：
  • Rizky Reza Fauzi, Yoshihiko Maesono. Boundary-free kernel-smoothed goodness-of-fit tests for data on general interval. Communications in Statistics: Simulation and Computation. 2021
  • MORIYAMA Taku, MAESONO Yoshihiko. New kernel estimators of the hazard ratio and their asymptotic properties. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 2020
  • Rizky Reza Fauzi, Yoshihiko Maesono. New type of gamma kernel density estimator. Journal of the Korean Statistical Society. 2020. 49. 3. 882-900
  • Moriyama Taku, Maesono Yoshihiko. Conditional probability density and regression function estimations with transformation of data. Bulletin of Informatics and Cybernetics. 2020. 52. 1-25
  • SHIMOKIHARA Atsushi, MAESONO Yoshihiko. Asymptotci mean squared error of kernel estimator of excess distribution function. Bulletin of Informatics and Cybernetics. 2018. 50. 51-64
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MISC (7)：
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Books (6)：
  • Statistical inference based on kernel distribution function estimators
    Springer 2023 ISBN:9789819918614
  • ノンパラメトリック統計
    共立出版 2019
  • Quick study of probability and statistics
    サイエンス社 2018
  • 詳解演習 確率統計
    サイエンス社 2010
  • 概説 確率統計(2版)
    サイエンス社 2009
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Lectures and oral presentations  (20)：
  • On the nonparametric quantile regression
    (Symposium on "Nonparametric Statistical Inference and Bayes Statistics" 2024)
  • カーネル型分位点推定量の漸近的性質について
    (Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting 2024)
  • On the nonparametric quantile regression
    (2023)
  • Asymptotic properties of kernel type quantile estimators
    (Japanese Joint Statistical Meeting 2023 2023)
  • Asymptotic properties of kernel type quantile estimators
    (Symposium on "Nonparametric Statistical Inference and Bayes Statistics" 2023)
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Education (5)：
  • 1981 - 1984 Kyushu University 理学研究科 数学専攻
  • 1981 - 1984 Kyushu University
  • 1979 - 1981 Kyushu University 理学研究科 数学専攻
  • 1975 - 1979 Kyushu University 理学部 数学科
  • 1972 - 1975 鹿児島県立指宿高等学校
Professional career (2)：
  • 理学修士 (九州大学)
  • 理学博士 (九州大学)
Work history (15)：
  • 2019/04 - 中央大学理工学部教授
  • 2005/04 - 2019/03/31 九州大学大学院数理学研究院教授
  • 2014/09 - 2014/09 島根大学非常勤講師
  • 2012/10 - 2012/10 鹿児島大学非常勤講師
  • 2006/03 - 2006/03 筑波大学非常勤講師
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Committee career (5)：
  • 2010/04 - 現在 Bulletin Infromatics and Cybernetics 編集委員長
  • 2006/05 - 現在 Statistics 編集委員
  • 2006 - 現在 Journal of the Korean Statistical Society 編集委員
  • 2005/10/01 - 2010/03/31 日本規格協会福岡支部 標準化セミナー主任
  • 2000 - 2002 日本統計学会 評議員
Awards (1)：
  • 1996/10 - 日本統計学会 日本統計学会小川賞
Association Membership(s) (14)：
RESEARCH ASSOSIATION OF STATISTICAL SCIENCES ,  Institute of Mathematical Statistics ,  日本金融・証券計量・工学学会 ,  Bernoulli Society ,  International Statistical Institute ,  Journal of the Korean Statistical Society ,  Annals of the Institute of Statistical Mathematics ,  Statistics ,  Bulletin Informatics and Cybernetics ,  ベルヌーイ協会 ,  応用統計学会 ,  国際数理統計学会(Institute of Mathemtical Statistics) ,  日本統計学会 ,  日本数学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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