宮田敏（(財)癌研究会ゲノムセンター情報解析グループ）
	適応型モデル選択基準に基づく回帰分析、判別分析および密度推定
		回帰分析、判別分析あるいは確率密度推定などあらゆる統計的モデリングにおいては、tuning parameterの最適化によるモデル選択が重要な問題となる。本研究では、Kullback-Leibler lossの最良の推定量として導入される適応型モデル選択基準を用いたモデル選択の手法について紹介する。実際に統計モデルが応用される経済あるいは生物関連などのデータには、不連続なジャンプや鋭いピークなど｢滑らかでない｣現象がしばしば観察される。本研究では、目的関数(回帰関数、確率密度関数, etc.)が微分不能な点や不連続点を持つような場合も含め、出来る限り一般的な状況でのモデル選択問題を考察する。