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J-GLOBAL ID:200901063201899877   Update date: Sep. 01, 2020

Koike Ken-ichi

コイケ ケンイチ | Koike Ken-ichi
Affiliation and department:
Job title: Professor
Research field  (2): Applied mathematics and statistics ,  Basic mathematics
Research keywords  (1): Mathematical Statistics
Research theme for competitive and other funds  (7):
  • 2020 - 2023 ベイジアン情報不等式による有効性
  • 2013 - 2017 非正則な確率分布に関する逐次推定方式の構築
  • 2009 - 2013 非正則な場合の統計的逐次推定方式の構築
  • 2005 - 2008 非正則推定における情報不等式による逐次決定方式の有効性
  • 2002 - 2005 統計的推測における不等式を用いた有効性に関する研究
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Papers (58):
  • 小池健一, 橋本真太郎. Bobrovsky-Mayer-Wolf-Zakaiの下界の改良. 数理解析研究所講究録. 2020. 2157. 31-38
  • Ken-ichi Koike. Asymptotic comparison of some Bayesian information bounds. Communications in Statistics -Theory and Methods. 2020
  • Koike Ken-ichi. Attainments of the Bayesian information bounds. Communications in Statistics - Theory and Methods. 2019
  • 小池 健一. ベイズ推測におけるリスク不等式の漸近的な比較. 京都大学数理解析研究所講究録. 2019. 2124. 103-111
  • Koike, Ken-ichi, Shimegi, Yuya. On log-q-Gaussian distribution. Calcutta Statistical Association Bulletin. 2018. 70. 2. 105-121
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Lectures and oral presentations  (4):
  • ベイズ情報不等式の漸近的比較
    (日本数学会年会 2019)
  • Asymptotic comparison of Bayesian inequalities
    (2019)
  • ベイジアン情報量不等式
    (広島大学統計セミナー 2018)
  • ベイズ統計学入門
    (第2回RCMSサロン 2018)
Professional career (2):
  • Doctor(Science) (University of Tsukuba)
  • Master(Mathematics) (University of Tsukuba)
Committee career (16):
  • 2016/04 - 現在 American Mathematical Society Mathematical Review reviewer
  • 2020/03 - 2020/03 京都大学数理解析研究所 RIMS共同研究(グループ型)による研究会"統計的モデルの新展開"の主催
  • 2019/03 - 2019/03 京都大学数理解析研究所 RIMS共同研究(グループ型)による研究会"最尤法とベイズ法"の主催
  • 2018/03 - 2018/03 京都大学数理解析研究所 RIMS 共同研究による研究会''Statistical Inference and Modelling"の主催
  • 2016/12 - 2017/11 一般財団法人 統計質保証推進協会 統計検定RSS/JSS 試験 委員長
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Association Membership(s) (3):
THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY ,  The Mathematical Society of Japan ,  International Statistical Institute
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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