日　時：2025年1月22日（水）15:30-16:50（80分）

• 表題：『高次元線形回帰モデルにおける統計的推測』
• 講演者：新久　章（本学経済学部講師）
• 会　場：滋賀大学彦根キャンパス、士魂商才館セミナー室Ⅱ　
• 開催様式：対面とZoomの併催
• 参加対象：学内限定（滋賀大学の学部生、大学院生及び教職員）
• 参加申込：下記参照

今回のジョイントセミナーは、本学研究者が共同研究シーズを提供することを主な目的としています。

【重要】参加申し込みについて

• 対面でご参加の方は、直接会場までお越しください。

• オンラインでご参加の方はZoom情報を下記にてお知らせしています。ご確認ください。

  • 教職員：学内メールにて通知

  • 院生、学部生：SUCCESSにて通知

概　要

高次元線形回帰モデルとは、説明変数の数が標本の大きさよりも大きくなるような線形回帰モデルのことを表します。この場合、説明変数間に多重共線性が必ず生じるため、最小2乗推定量(OLS推定量)によって統計的推測を行うことができません。そこで、高次元におけるOLSの代替的手法として、debiased Lassoと呼ばれる方法が注目されています。本発表では、まずdebiased Lassoとはどのような方法なのか、LassoやOLS推定量との関係について触れながら解説します。その後、debiased Lassoに関する最近の共同研究の結果について報告します。