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Scopus著者プロファイル
菅澤 翔之助
経済学部
ウェブサイト
https://k-ris.keio.ac.jp/html/100016629_ja.html
h-index
267
被引用数
8
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2015
2025
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(60)
類似のプロファイル
(1)
フィンガープリント
Shonosuke Sugasawaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Simulation Study
Mathematics
100%
Empirical Bayes Procedure
Mathematics
53%
Covariate
Mathematics
49%
Bayesian Inference
Mathematics
45%
Bayesian
Mathematics
36%
Small Area Estimation
Keyphrases
36%
Effect Size
Mathematics
32%
Clustered Data
Mathematics
32%
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研究成果
年別の研究成果
2015
2017
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
59
Article
1
Conference contribution
年別の研究成果
年別の研究成果
Fully Data-Driven Normalized and Exponentiated Kernel Density Estimator with Hyvärinen Score
Imai, S., Koriyama, T., Yonekura, S.,
Sugasawa, S.
& Nishiyama, Y.,
2025
,
In:
Journal of Business and Economic Statistics.
43
,
1
,
p. 110-121
12 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Density Estimator
100%
Exponentiation
50%
Intractable Normalizing Constant
50%
Fast and locally adaptive Bayesian quantile smoothing using calibrated variational approximations
Onizuka, T., Hashimoto, S. &
Sugasawa, S.
,
2024 2月
,
In:
Statistics and Computing.
34
,
1
, 15.
研究成果
:
Article
›
査読
Variational Approximation
100%
Frequentist Coverage
50%
1
被引用数 (Scopus)
Gibbs Sampler for Matrix Generalized Inverse Gaussian Distributions
Hamura, Y., Irie, K. &
Sugasawa, S.
,
2024
,
In:
Journal of Computational and Graphical Statistics.
33
,
2
,
p. 331-340
10 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Generalized Inverse Gaussian Distribution
100%
Cholesky's Decomposition
25%
Inverse Gaussian
25%
Lower Triangular Matrix
25%
Efficient Sampling
20%
Locally adaptive Bayesian isotonic regression using half shrinkage priors
Okano, R., Hamura, Y., Irie, K. &
Sugasawa, S.
,
2024 3月
,
In:
Scandinavian Journal of Statistics.
51
,
1
,
p. 109-141
33 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Multivariate Isotonic Regression
100%
Estimating Function
33%
Monotone Function Estimation
25%
Posterior Analysis
25%
Mean Estimator
25%
Locally adaptive spatial quantile smoothing: Application to monitoring crime density in Tokyo
Onizuka, T., Hashimoto, S. &
Sugasawa, S.
,
2024 3月
,
In:
Spatial Statistics.
59
, 100793.
研究成果
:
Article
›
査読
Tokyo
100%
Crime Density
100%
Locally Adaptive
100%
Spatial Quantile
100%
Adaptive Spatial
100%
1
被引用数 (Scopus)