Ryoya Oda's Home page
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稲川敬介, 小田凌也, 福井敬祐, 小笠原悠. 救急自動車における重複配備の非効率性について. 第1回日本搬送学会学術集会記念大会, 愛知, 2025 年 9 月.
大石峰暉, 小田凌也. KOO法に基づくグループごとに異なる回帰係数を持つ線形回帰モデルのクラスタリング. 統計関連学会連合大会, 大阪, 2025 年 9 月.
桐島功希, 大石峰暉, 小田凌也. Network Lassoの一般化自由度とモデル選択への影響. 統計関連学会連合大会, 大阪, 2025 年 9 月.
関野匠, 小田凌也, 若木宏文. EXP penalized estimation for selecting explanatory variables in high-dimensional multivariate linear regression. 統計関連学会連合大会, 大阪, 2025 年 9 月.
小田凌也, 小野真彦, 福井敬祐, 稲川敬介, 小笠原悠, 山中勝司, 森章一郎, 久保浩二. 現在の需要分布に合わせた消防車両と隊員の最適配備～サスティナブルな消防力50年計画を目指して～. 3大学合同Town&Gown構想活動報告会, 広島, 2025 年 8 月.
関野匠, 小田凌也, 若木宏文. 高次元多変量線形回帰におけるEXP罰則付き推定法. 日本計算機統計学会 39回大会, 鹿児島, 2025 年 6 月.
小田凌也. 大標本高次元における多変量線形回帰モデルでのKOO法に基づく変数選択の一致性. 日本数学会 2025年度年会 (統計数学, 特別講演), 東京, 2025 年 3 月.
小田凌也. 多変量線形回帰モデルにおけるサンプル外予測に対する予測平均２乗誤差の不偏推定量. 日本応用数理学会 第21回研究部会連合発表会 (行列・固有値問題の解法と応用), 岡山, 2025 年 3 月.
Akari Tsuchimoto, Keisuke Fukui, Aoi Kataoka, Yuri Ito, Tomoki Nakaya, Ryoya Oda, Hirofumi Wakaki. Lifetables by area-based socioeconomic position to estimate inequalities in net survival of cancer in Japan. 15th International Conference on Health Policy Statistics (Session Title: Socioeconomic Disparities in Health Access and Outcomes), San Diego, 2025 年 1 月.
板宮裕実, 小田凌也, 栁原宏和, 笠松正昭, 柘浩一郎. 統計的仮説検定法による異同識別のためのデータ収集法の検討. 日本法科学技術学会第30回学術集会, 東京, 2024 年 11 月.
小田凌也. サンプル外予測のための変数選択. 金曜セミナー, 広島, 2024 年 10 月.
伊藤優, 小田凌也. 小学校家庭科担当教員の授業場面における危険回避意識の検討. 第70回日本家政学会中国・四国支部大会, 香川, 2024 年 9 月.
小田凌也. 多変量線形回帰モデルにおける out-of-sample に対する Cp 規準 . 統計関連学会連合大会, 東京, 2024 年 9 月.
小野真彦, 栁原宏和, 小田凌也, 大石峰暉. Comparison of generalized ridge regression with non-negative ridge parameters and allowance of negative ridge parameters. 統計関連学会連合大会, 東京, 2024 年 9 月.
桐島功希, 大石峰暉, 小田凌也, 栁原宏和. Network Lassoのための最適化法の比較. 統計関連学会連合大会, 東京, 2024 年 9 月.
Koki Kirishima, Mineaki Ohishi, Ryoya Oda, Kensuke Okamura, Yoshimichi Itoh, Hirokazu Yanagihara. Applicability of TreeSHAP to analyze real estate data. The 26th International Conference on Computational Statistics (CompStat 2024). Giessen, Germany (University of Giessen). (Organized Invited Session: Clustering and classification for complex data), 2024 年 8 月.
小田凌也. GMANOVAモデルとモデル選択規準の高次元漸近性質. 岡山統計研究会 第182回研究会（学生セッション）全体レクチャー, 岡山, 2024 年 3 月.
Ryoya Oda. Asymptotic loss efficiency of a model selection criterion in a high-dimensional GMANOVA model. 統計数理研究所 共同利用 2023 年度 重点型研究 研究集会「高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合」(Development and Integration of High-Dimensional Data Analysis, Sparse Estimation, and Model Selection Methods), 東京, 2024 年 3 月.
板宮裕実, 小田凌也, 栁原宏和, 松岡伊織, 柘浩一郎, 笠松正昭. 統計的仮説検定法を用いた黒色系単繊維の異同識別. 日本法科学技術学会第29回学術集会, 東京, 2023 年 11 月.
桐島功希, 大石峰暉, 小田凌也, 栁原宏和. 説明変数の個数が標本数を超える場合での一般化リッジ回帰におけるリッジパラメータ最適化法の比較. 統計関連学会連合大会, 京都, 2023 年 9 月.
小田凌也, 栁原宏和. サンプル間に相関をもつ場合の２標本検定. 統計関連学会連合大会, 京都, 2023 年 9 月.
Ryoya Oda. Kick-one-out-based variable selection method using ridge-type Cp criterion in high-dimensional multi-response linear regression models. 15th International KES Conference, IDT-23 (Invited Session: Recent Development of Multivariate Analysis and Model Selection ), Rome, 2023 年 6 月.
小田凌也. 多変量モデルにおける複合型高次元漸近理論を用いたモデル選択規準の漸近損失有効性. 多変量統計学・統計的モデル選択の新展開, 広島, 2023 年 3 月.
Ryoya Oda & Hirokazu Ynagihara. Condition of GIC to the model minimizing KL-loss function in high-dimensional multivariate linear regression. 5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2022) (Invited Session: Theories and methodologies for high-dimensional data), Virtual, 2022 年 6 月.
小田凌也, 栁原宏和. 高次元 GMANOVA モデルにおける予測のための一般化 Cp 規準の漸近性質. 統計関連学会連合大会, 東京, 2022 年 9 月.
大石峰暉, 永井勇, 小田凌也, 栁原宏和. 階層的グループ Lasso による GMANOVA モデルの変数選択と次数選択. 統計関連学会連合大会, 東京, 2022 年 9 月.
Ryoya Oda & Hirokazu Ynagihara. A consistent likelihood-based variable selection method in normal multivariate linear regression. 13th International KES Conference, IDT-21 (Invited Session: High-Dimensional Data Analysis, Knowledge Processing and Applications), Virtual, 2021 年 6 月.
Hirokazu Ynagihara & Ryoya Oda. Coordinate descent algorithm for normal-likelihood-based group Lasso in multivariate linear regression. 13th International KES Conference, IDT-21 (Invited Session: Spatial Data Analysis and Sparse Estimation), Virtual, 2021 年 6 月.
Ryoya Oda & Hirokazu Ynagihara. A consistent variable selection method with GIC in multivariate linear regression even when dimensions are large. 4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2021) (Invited Session: Resent advances in model selection and related topics), Virtual, 2021 年 6 月.
小田凌也, 栁原宏和. Asymptotically KL-loss efficiency of GIC in normal multivariate linear regression models under the high-dimensional asymptotic framework. 統計関連学会連合大会, オンライン, 2021年 9 月.
板宮裕実, 小田凌也, 栁原宏和, 柘浩一郎, 笠松正昭. 紫外可視吸収スペクトルの統計解析による単繊維の異同識別法の検討. 日本分析化学会第70年会, オンライン, 2021 年 9 月.
小田凌也. 高次元多変量線形回帰における KL ロス最小化に基づくモデルの一致性. 金曜セミナー, 広島, 2021 年 12 月.
小田凌也. Consistency of variable selection criteria in high-dimensional multiple responses linear regression. 金曜セミナー, 広島, 2020 年 1 月.
小田凌也. 多変量線形回帰における正規尤度に基づく簡便なモデル選択法とその一致性の評価について. 金曜セミナー, 広島, 2020 年 12 月.
小田凌也. 多変量線形回帰における Adaptive Group Lasso 型罰則付き推定法. 日本行動計量学会岡山地域部会第 71 回研究会, 岡山, 2019 年 3 月.
小田凌也, 栁原宏和. 多変量線形回帰におけるリッジ型標本共分散行列を用いた変数選択規準の一致性. 統計サマーセミナー, 福岡, 2019 年 8 月.
小田凌也, 栁原宏和. 高次元多変量モデルにおける非正規下での変数選択法の一致性. 統計関連学会連合大会, 滋賀, 2019 年 9 月.
鈴木裕也, 大石峰暉, 小田凌也, 栁原宏和. Best subset selection in multivariate linear regressions via discrete first-order algorithms. 統計関連学会連合大会, 滋賀, 2019 年 9 月.
福井敬佑, 大石峰暉, 小田凌也, 岡村健介, 伊藤嘉道, 栁原宏和. Variable selection method for nonparametric varying coefficient model via group lasso penalty. 統計関連学会連合大会, 滋賀, 2019 年 9 月.
小田凌也. 多変量線形回帰において目的変数の次元が標本数を超えても一致性をもつ変数選択規準. 日本行動計量学会岡山地域部会第67 回研究会, 岡山, 2018 年 3 月.
Ryoya Oda & Hirokazu Ynagihara. A consistent variable selection method in the high-dimensional multiple responses linear regression. The 5th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting, シンガポール, 2018 年 6 月.
小田凌也. 多変量線形回帰における Group Lasso 型罰則項を用いた推定法. 統計サマーセミナー, 岐阜, 2018 年 8 月.
小田凌也, 栁原宏和. Group Lasso 型罰則項を伴う重み付き残差平方和の最小化に基づく多変量線形回帰モデルの推定. 統計関連学会連合大会, 東京, 2018 年 9月.
鈴木裕也, 小田凌也, 栁原宏和, 藤越康祝. 正準判別分析における一致性を持つ高次元変数の選択法. 統計関連学会連合大会, 東京, 2018 年 9月.
永井勇, 小田凌也, 栁原宏和. Sparse group lasso を用いた GMANOVA モデルの変数選択. 統計関連学会連合大会, 東京, 2018 年 9月.
小田凌也, 栁原宏和. A consistent Cp-type criterion in GMANOVA models even under high-dimensionality. 日本統計学会春季集会, 東京, 2017 年 3 月．
小田凌也, 栁原宏和. A consistent Cp-type criterion for selecting variables of within-individual design matrix in high-dimensional GMANOVA models. 研究集会 Bayes Inference and It ’s Related Topics, 京都, 2017 年 3 月．
小田凌也. 高次元 GMANOVA モデルにおける個体内計画行列の変数選択に対して一致性をもつ Cp 型規準. 日本行動計量学会岡山地域部会第63 回研究会, 岡山, 2017 年 3 月．
Ryoya Oda & Hirokazu Ynagihara. GMANOVA モデルにおける次元数と候補モデル数が大きくても一致性をもつモデル選択規準, 広島統計談話会第 305 回, 広島, 2017 年 7 月.
小田凌也. A consistent model selection criterion in multivariate linear regression even with fewer observations than the dimension. 統計サマーセミナー, 栃木, 2017 年 8 月.
小田凌也, 栁原宏和. 多変量線形回帰モデルにおいて目的変数と説明変数が高次元の場合でも一致性を持つ高速な変数選択法. 統計関連学会連合大会, 愛知, 2017 年 9 月.
Ryoya Oda & Hirokazu Ynagihara. A fast consistent variable selection method for the high-dimensional multivariate linear regression with the large number of explanatory variables. Capital Normal University-Hiroshima University Joint Conference on Mathematics, 北京, 2017 年 9 月.
小田凌也, 栁原宏和, 藤越康祝. Asymptotic non-null distributions of test statistics for redundancy in the canonical correlation analysis when the dimension and the sample size are large. 日本数学会中国・四国支部例会, 広島, 2016 年 1 月．
小田凌也. Asymptotic non-null distributions of test statistics for redundancy in the high-dimensional canonical correlation analysis. 日本行動計量学会岡山地域部会第 59 回研究会, 岡山, 2016 年 3 月．
小田凌也. Asymptotic non-null distributions of test statistics for redundancy in the high-dimensional canonical correlation analysis. 金曜セミナー, 広島, 2016 年 6 月.
小田凌也, 栁原宏和, 藤越康祝. Strong consistent information criterion for selecting variables in the high-dimensional canonical correlation analysis. 統計サマーセミナー, 千葉, 2016 年 8 月.
小田凌也, 栁原宏和, 藤越康祝. Strong consistent information criterion for selecting variables in the high-dimensional canonical correlation analysis. 統計関連連合大会, 金沢, 2016 年 9 月.
小田凌也. 正準相関分析における変数選択のための情報量規準の高次元強一致性. 研究集会統計的推測における最近の展開, 広島, 2016 年 12 月．
小田凌也. An asymptotic non-null distribution of a test statistic for redundancy in the canonical correlation analysis when the dimension and the sample size are large. 研究集会統計的推測における最近の展開, 福岡, 2015 年 12 月．