磯貝 英一 | 新潟大学自然科学研究科
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概要
関連著者
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磯貝 英一
新潟大学自然科学研究科
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磯貝 英一
新潟大学理学部
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宇野 力
秋田大学教育文化学部
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小林 加奈
新潟大学自然科学研究科
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竹内 大輔
東北大学理学研究科数学専攻
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アリ ムクタール
新潟大学自然科学研究科
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広瀬 圭一
新潟大学自然科学部
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リム ディスィー
新潟大学自然科学研究科
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宇野 力
Graduate School of Science and Technology, Niigata University
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磯貝 英一
Faculty of Science, Niigata University
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竹内 大輔
新潟大学自然科学研究科
著作論文
- Two-stage estimation procedure for the location parameter of an exponential distribution when a lower bound of the scale parameter is known (Statistical Experiment and Its Related Topics)
- Two-stage estimation procedure for the location parameter of an exponential distribution when a lower bound of the scale parameter is known (Statistical experiment and its related topics--RIMS共同研究報告集)
- RELATIVE DEFICIENCY OF NONPARAMETRIC RECURSIVE KERNEL ESTIMATORS OF SMOOTH DISTRIBUTION FUNCTIONS
- 正規分布の母平均の逐次区間推定に対する2段階法による3次近似式 (推測における統計的情報とそれに関連する話題)
- 正規分布の母平均の逐次区間推定に対する2段階法による3次近似式 (推測における統計的情報とそれに関連する話題--RIMS共同研究報告集)
- FIXED-WIDTH CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION OF A FUNCTION OF TWO EXPONENTIAL SCALE PARAMETERS (Statistical Inference of Records and Related Statistics)
- Sequential Point Estimation of the Powers of an Exponential Scale Parameter (漸近的統計理論 研究集会報告集)
- BOUNDED RISK POINT ESTIMATION OF THE POWERS OF A NORMAL SCALE PARAMETER (Statistical Inference and the Bioequivalence Problem)
- On sequential estimation of a linear combination of means of $\kappa$ populations (Statistical Region Estimation and Its Application)
- Bounding MISE in nonparametric estimation of a density and its derivatives (Large Deviation and Statistical Inference)
- Sequential Estimation of the Variance of a Normal Distribution
- ノンパラメトリック確率密度関数の再帰的推定
- Nonparametric Recursive Estimators of Probability Densities and Their Derivatives
- Asymptotic Normality of Nonparametric Sequential Density Estimators(Statistical Inference and Sampling)
- Asymptotic properties of sequential density estimation
- 確率密度関数の逐次推定について(計画数学とその周辺)
- 逐次手法における停止時間について(学習と制御とその周辺 )
- 回帰関数の推定における停止規則について (マルコフ・ゲーム理論とその周辺)
- 二段階法による正規分布の分散の最小リスク問題 (統計的モデルの新たな展望とそれに関連する話題)