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研究業績詳細
中村 知繁（ナカムラ トモシゲ）
| 研究テーマ | statistical learning, nonparametric regression, causal inference |
|---|---|
| 研究業績（論文） | Nakamura, T., Uchida, W., Yamamoto, A., and Aoki, S. (2026). Generative AI in Medicine and Healthcare: A Comprehensive Review of Foundational Technologies, Clinical Applications, and Future Perspectives, Juntendo Medical Journal, 72(2), 176-188. 中村知繁, 白石博 (2025), モデル依存・非依存型の変数重要度の理論と応用. 日本保険・年金リスク学会誌, 14(1), 18-35. Shiraishi, H., Nakamura, T. and Shibuki, R. (2024), Time Series Quantile Regression Using Random Forests. J. Time Ser. Anal., 45: 639-659. https://doi.org/10.1111/jtsa.12731 Nakamura, T and Minami, M. (2021). Robust causal inference via subclassification and covariate balancing methods. Ph.D Thesis, Keio University. Nakamura, T and Minami, M. (2021). Causal subclassification tree algorithm and robust causal effect estimation via subclassification. International Journal of Statistics and Probability, vol.10, No.1, p40-57 中村知繁, 南美穂子 (2017). Covariate Balancing Propensity Scoreを 用いた、スクイズ作戦の有効性の解析.統計数理, 第65巻 第2号, p217–234 |
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