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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
282
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
(61)
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。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Mathematics
Simulation Study
100%
Empirical Bayes Procedure
53%
Covariate
49%
Bayesian Inference
45%
Bayesian
36%
Effect Size
32%
Clustered Data
32%
Meta-Analysis
32%
Prediction Interval
32%
Bayesian Estimation
28%
Real Data
26%
Estimating Equation
26%
Mixture Model
24%
Bayes Approach
24%
Sufficient Condition
24%
Auxiliary Variable
24%
Posterior Mean
24%
Response Variable
24%
Posterior Distribution
24%
Reliable Estimate
21%
Spline
20%
Grouped Data
20%
Count Data
19%
Squared Error
17%
Mixed Model
16%
Linear Models
16%
Heavy Tail
16%
Variance Component
16%
Longitudinal Data
16%
Lorenz Curve
16%
Variance Estimation
16%
Sampled Area
16%
Outlier Detection
16%
Sampling Variance
16%
Squared Prediction Error
16%
Finite Population
16%
Suitable Transformation
16%
Clustering
16%
Poisson Distribution
16%
Boosting Tree
16%
Markov Chain Monte Carlo Method
16%
Random Effect
16%
Observation Data
16%
Statistical Model
16%
False Discovery Rate
16%
Random Dispersion
16%
Loss Function
16%
Robustness Property
16%
Variational Approximation
16%
Gaussian Process
16%
Keyphrases
Small Area Estimation
36%
Nested Error Regression Model
32%
Small Area
28%
Fay-Herriot Model
24%
Empirical Bayes Estimator
24%
Trend Filtering
24%
Japan
21%
Density Power Divergence
21%
Mean Squared Error
20%
Locally Adaptive
20%
Grouped Data
20%
Unbiased Estimating Equation
16%
Variance Components
16%
Economic Development
16%
Heavy Tails
16%
Regularly Varying
16%
Scale Mixture of Normals
16%
Conditional Prediction
16%
Selective Prediction
16%
Change Point Analysis
16%
Latent Mixture Modeling
16%
Zero-inflated Poisson
16%
Hierarchical Bayes
16%
Density Estimator
16%
Barents Sea
16%
Robust Geographically Weighted Regression
16%
General Bayesian Inference
16%
Capelin
16%
Unified Method
16%
Hierarchical Mixture Model
16%
Model-assisted
16%
Clinical Genome
16%
Approximate Bayesian Computation
16%
Prediction Interval
16%
Gamma Mixture
16%
Heteroscedastic
16%
Sparse Bayesian Inference
16%
Distributed Observation
16%
Quantile Smoothing
16%
Adaptive Spatial
16%
Finite Population
16%
Small Area Models
16%
Spatial Quantile
16%
Robust Bayesian Regression
16%
Numerical Performance
16%
Individualized Treatment Effects
16%
Model Aggregation
16%
Crime Density
16%
Gradient Boosted Trees
16%
Network Meta-analysis
16%
