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小池 健一

ALUMNI 2025年5月現在、筑波大学が主たる所属機関ではありません

Koike, Ken-ichi

日本大学 , 商学部 , 教授
Nihon University , College of Commerce , Professor

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  1. 1. On the attainments of the van Trees and the Borovkov-Sakhanenko bounds for the escort distribution Banno, S; Koike, K
      Calcutta Statistical Association Bulletin 76: 235 (2024) Semantic Scholar
  2. 2. Attainments of the Bayesian information bounds for the escort distribution Soshi Banno; Ken-ichi Koike
      数理解析研究所講究録 2221: 1 (2022)
  3. 3. Improvement of Bobrovsky–Mayor–Wolf–Zakai Bound Ken-ichi Koike; Shintaro Hashimoto
      Entropy 23: 161 (2021) Semantic Scholar
  4. 4. Bobrovsky-Mayer-Wolf-Zakaiの下界の改良 小池健一; 橋本真太郎
      数理解析研究所講究録 2157: 31 (2020)
  5. 5. Asymptotic comparison of some Bayesian information bounds Ken-ichi Koike
      Communications in Statistics -Theory and Methods (2020) Semantic Scholar
  6. 6. Attainments of the Bayesian information bounds 小池 健一
      Communications in Statistics – Theory and Methods (2019) Semantic Scholar
  7. 7. ベイズ推測におけるリスク不等式の漸近的な比較 小池 健一
      京都大学数理解析研究所講究録 2124: 103 (2019)
  8. 8. On log-q-Gaussian distribution. Koike, Ken-ichi; Shimegi, Yuya
      Calcutta Statistical Association Bulletin 70: 105 (2018) Semantic Scholar
  9. 9. 対数qガウス分布とその性質 小池, 健一; 標, 優矢
      数理解析研究所講究録 2091: 148 (2018)
  10. 10. On skew-q-gaussian distribution Tasaki, Masahiro; Koike, Ken-ichi
      International Journal of Statistics and Systems 12: 773 (2017)
  11. 11. exponential-symmetry and power-symmetry 石原,隆佑; 小池,健一
      京都大学数理解析研究所講究録 2047: 152 (2017)
  12. 12. Non-informative prior with maximum divergence for non-regular Bayesian estimation Hashimoto, Shintaro; Koike, Ken-ichi
      International Journal of Applied & Experimental Mathematics 1: (2017)
  13. 13. Skew-q-gaussian distribution 田崎雅裕; Koike, Ken-ichi
      京都大学数理解析研究所講究録 1999: 1 (2016)
  14. 14. Second-order asymptotic comparison of the MLE and MCLE for a two-sided truncated exponential family of distributions M. Akahira; S. Hashimoto; K. Koike; N. Ohyauchi
      COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS 45: 5637 (2016) Semantic Scholar
  15. 15. Bhattacharyya-Type Information Inequality for the Bayes Risk Shintaro Hashimoto; Ken-Ichi Koike
      COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS 44: 5213 (2015) Semantic Scholar
  16. 16. The generalized amount of information between the prior distribution and the asymptotic posterior one (Asymptotic Statistics and Its Related Topics : RIMS共同研究報告集) 赤平,昌文; 小池,健一
      RIMS Kokyuroku 1910: 144 (2014)
  17. 17. ベイズリスクに対するバッタチャリャ型情報不等式 (種々のモデルのための漸近展開とそれらに関連する話題) 橋本, 真太郎; 小池, 健一
      RIMS Kokyuroku 1860: 1 (2013)
  18. 18. ベイズ推測における事前分布の持つ情報の評価 (統計的モデルの新たな展望とそれに関連する話題) 小池, 健一; 神谷内, 裕
      RIMS Kokyuroku 1804: 1 (2012)
  19. 19. 台が有界な分布に対する分布の台の幅の逐次区間推定 (統計的モデルの新たな展望とそれに関連する話題) 小池, 健一; 平山, 令士
      RIMS Kokyuroku 1804: 178 (2012)
  20. 20. Sequential Estimation Procedures for End Points of Support in a Non-Regular Distribution Ken-Ichi Koike
      COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS 39: 1585 (2010) Semantic Scholar
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  1. 1. 統計的逐次推定論 赤平昌文; 小池健一 (担当:共著)
    共立出版 2022年6月 (ISBN: 9784320112728)
  1. 1. エスコート分布に対するベイズ情報不等式の等号達成条件 小池健一; 伴野創志
    日本数学会年会 2025年3月20日
  2. 2. ベイズ推測におけるクラメール・ラオ型不等式について 小池健一
    科研費シンポジウム「ベイズ統計学の最前線: 理論から 実践まで」 2024年1月19日 招待有り
  3. 3. エスコート分布の次数に対するベイズ情報不等式の達成について 伴野創志; 小池健一
    京都大学数理解析研究所RIMS共同研究（グループ型A）による研究会"ベイズ法と統計的推測" 2022年3月7日
  4. 4. Bobrovsky–Mayor-Wolf–Zakai の下界の改良 小池健一; 橋本真太郎
    日本数学会秋季総合分科会 2021年9月17日
  5. 5. ベイズ情報不等式の漸近的比較 小池 健一
    日本数学会年会 2019年3月19日 日本数学会
  6. 6. Asymptotic comparison of Bayesian inequalities 小池 健一
    RIMS 共同研究による研究会"最尤法とベイズ法" 2019年3月8日 小池健一
  7. 7. ベイジアン情報量不等式 小池 健一
    広島大学統計セミナー 2018年10月12日 招待有り
  8. 8. ベイズ統計学入門 小池 健一
    第２回RCMSサロン 2018年7月13日

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