| 1. |
廣瀬 慧, 寺本 圭佑, 欠測がある場合におけるスパース多変量重回帰分析と物性予測への応用, 2022年度 統計関連学会連合大会, 2022.09. |
| 2. |
吉田 航, 廣瀬 慧, 適切な誤差分散推定によるモデル選択後の予測精度向上, 2021年度 統計関連学会連合大会, 2021.09. |
| 3. |
廣瀬 慧, 接着強度予測のための多変量解析, 接着界面科学研究会第7回例会, 2021.07. |
| 4. |
廣瀬 慧, 増田 弘毅, 回帰モデルの合計値予測とクラスタリング, 2021年度 統計関連学会連合大会, 2021.09. |
| 5. |
廣瀬慧, スパースモデリングによる 高次元材料データ解析, 第179回粘着研究会例会, 2021.11. |
| 6. |
Hirose, K. and Miura, K., Hierarchical multiclass discriminant analysis via cross-validation, The 4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2021), 2021.06. |
| 7. |
廣瀬 慧, 松井 秀俊, スパース推定の最新の展開, 2022年度 応用統計学会, 2022.05. |
| 8. |
Hirose, K, Teramoto, K, Sparse multivariate regression with missing values and its application to material properties prediction, IASC-ARS2022 (The 11th Conference of the IASC-ARS), 2022.02. |
| 9. |
Hirose, K, Teramoto, K, Penalized likelihood approach in multivariate regression with missing values and its application to materials science, The 5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2022), 2022.06. |
| 10. |
Hirose, K, Penalized likelihood factor analysis, The 51st Scientific Meeting of the Italian Statistical Society (SIS 2022), 2022.06. |
| 11. |
Yoshida, W, Hirose, K, Computationally efficient forecasting algorithm in the SUTSE model and its properties, The 5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2022), 2022.06. |
| 12. |
廣瀬慧, 正則化因子分析とその応用, RIMS-IMI 合同談話会, 2021.03. |
| 13. |
Hirose K, Event Effects Estimation on Electricity Load Forecasting, I 2 CNER＆IMI International Workshop., 2021.01. |
| 14. |
三浦完太, 廣瀬慧, クラスタリングによる正準判別の精度向上と高速化., 数学･数理科学専攻若手研究者のための異分野･異業種研究交流会2020, 2020.10. |
| 15. |
沖永悠一, 京極大助, 近藤聡, 永野惇, 廣瀬慧, 遺伝子ネットワーク構造が予測精度に与える影響, 数学･数理科学専攻若手研究者のための異分野･異業種研究交流会2020, 2020.10. |
| 16. |
寺本圭佑, 廣瀬慧, 目的変数に欠損を含むデータに対する多変量重回帰モデルを用いた補完アルゴリズムについて, 数学･数理科学専攻若手研究者のための異分野･異業種研究交流会2020, 2020.10. |
| 17. |
三浦完太, 廣瀬慧, クラスタリングによる正準判別の精度向上とクロスバリデーションの高速化, 2020年度 科研費シンポジウム「多様な分野のデータに対する統計科学･機械的アプローチ」, 2020.09. |
| 18. |
沖永悠一, 京極大助, 近藤聡, 永野惇, 廣瀬慧, 遺伝子ネットワーク構造が予測精度に与える影響, 2020年度 科研費シンポジウム「多様な分野のデータに対する統計科学･機械的アプローチ」, 2020.09. |
| 19. |
廣瀬慧, 電力需要予測のための統計モデルとソフトウェア, 2020年度 統計関連学会連合大会, 2020.09. |
| 20. |
廣瀬慧, 増田弘毅, 電力需要の短期予測のための統計モデリング, 統計関連学会連合大会, 2019.09. |
| 21. |
Hirose, K., Miura, K. and Koie, A., Cluster-based multiclass linear discriminant analysis, The 3rd International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2019)., 2019.06. |
| 22. |
Hirose, K. and Terada, Y., Prenet Penalization in Factor Analysis and its Applications, International Conference on Advances in Interdisciplinary Statistics and Combinatorics., 2018.10. |
| 23. |
廣瀬慧，寺田吉壱, 因子分析における単純構造推定のための正則化法とその応用, 日本行動計量学会, 2018.09. |
| 24. |
廣瀬慧，増田弘毅．, 相対誤差に基づく回帰モデルのロバスト推定, 2018 年度統計関連学会連合大会．, 2018.09. |
| 25. |
Hirose, K. and Terada, Y., Simple structure estimation via prenet penalization in factor analysis model, The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2018)., 2018.06. |
| 26. |
廣瀬慧, Prenet 正則化法による単純構造推定．, 日本地球惑星科学連合 2018 年大会, 2018.05. |
| 27. |
Hirose, K., and Terada, Y., Estimation of well-clustered structure via penalized maximum likelihood method in factor analysis model, 10th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2017), 2017.12. |
| 28. |
山口 尚哉，廣瀬 慧，堀 磨伊也，出口 喜也, 電力取引市場における電力調達の最適化, 統計関連学会連合大会, 2017.09. |
| 29. |
小家 亜斗吏 廣瀬慧, 群の数が多い場合における多群線形判別, 統計関連学会連合大会, 2017.09. |
| 30. |
廣瀬慧，寺田 吉壱, 因子分析における単純構造推定のための正則化法, 統計関連学会連合大会, 2017.09. |
| 31. |
Hirose, K., Perfect simple structure estimation via extension of quartimin criterion, Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS 2017) , 2017.08. |
| 32. |
Hirose, K., Fujisawa, H., Robust estimation for high-dimensional Gaussian graphical models, The 1st International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2017), 2017.06. |
| 33. |
廣瀬慧, 進化計算研究者のための統計解析及び機械学習, 第１２回進化計算学会研究会, 2017.03. |
| 34. |
廣瀬慧, 正則化法によるスパース推定とその応用, 電気学会 全国大会, 2017.03. |
| 35. |
廣瀬慧, 超高次元データの統計解析における最適化問題, OR九州支部, 2017.03. |
| 36. |
廣瀬慧, スパース推定法による高次元データ解析, 統計科学研究会, 2016.12. |
| 37. |
廣瀨 慧, 藤澤 洋徳, ロバストかつスパースなガウシアングラフィカルモデリングと遺伝子データへの応用 , 統計関連学会連合大会, 2016.09, スパースガウシアングラフィカルモデルのロバスト推定を行うためにガンマ尤度と呼ばれる外れ値に影響を受けにくい関数を使ってパラメータを推定する．. |
| 38. |
Hirose, K. and Fujisawa, H., Robust Estimation for Gaussian Graphical Modeling and Its Application to Gene Expression Data, The fifth International Conference on Continuous Optimization. National Graduate Institute for Policy Studies (GRIPS), 2016.08. |
| 39. |
Hirose, K., Robust Estimation for Sparse Gaussian Graphical Modeling, The 4th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting (IMS-APRM)., 2016.06. |
| 40. |
Hirose, K., Sparse factor model via regularization and its extension to regression analysis, 日本計算機統計学会第30回大会, 2016.05. |
