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MAKIGUSA Natsumi
Faculty of Business Administration Department of Business Strategy
Lecturer
Researchmap URL
https://researchmap.jp/natsumi_makigusaContact Point
nmakigusa992
g.chuo-u.ac.jp
Career
■ Career
- Apr. 2026 - Present
法政大学 経営学部 経営戦略学科, 専任講師 - Apr. 2023 - Mar. 2026
Chuo University, Faculty of Science and Engineering Department of Data Science for Business Innovation, 助教 - Apr. 2022 - Mar. 2023
横浜市立大学大学院, 生命ナノシステム科学研究科, 特任助教 - Apr. 2021 - Mar. 2022
Yokohama City University, Graduate School of Data Science, 特任助教
Research activity information
■ Award
■ Paper
■ Research Themes
■ Paper
- Two-sample test based on maximum variance discrepancy
N. Makigusa
Communications in Statistics - Theory and Methods, 13 Jun. 2023, [Reviewed]
Lead - Asymptotics and practical aspects of testing normality with kernel methods
Natsumi Makigusa; Kanta Naito
Journal of Multivariate Analysis, Nov. 2020, [Reviewed]
Lead - Asymptotic normality of a consistent estimator of maximum mean discrepancy in Hilbert space
Natsumi Makigusa; Kanta Naito
Statistics & Probability Letters, Jan. 2020, [Reviewed]
Lead
- Kernel Method and its Application
Natsumi Makigusa
数理解析研究所講究録2256 RIMS共同研究(公開型), Jun. 2023
Lead - Two-sample test based on maximum variance discrepancy
Natsumi Makigusa
Preprint, arxiv: 2012.00980, Dec. 2020
Lead
- カーネルリッジ回帰における正則化パラメータの決定 －罰則付き尤度に基づく方法－
牧草夏実; 内藤貫太
科研費シンポジウム「データサイエンスの分野横断的基盤と実践の探求」, 28 Nov. 2025 - カーネルリッジ回帰における罰則付き尤度に基づく正則化パラメータの決定
牧草夏実; 内藤貫太
2025年度統計関連学会連合大会, 09 Sep. 2025 - カーネルリッジ回帰における正則化パラメータの決定：罰則付き尤度によるアプローチ
牧草夏実
「確率最適化とその応用」（第16回）研究部会, 28 Jun. 2025 - カーネルリッジ回帰における罰則付き尤度に基づく平滑化パラメータの決定
牧草 夏実; 内藤 貫太
科研費シンポジウム「データサイエンスにおける統計的理論の展開研究」, 30 Jan. 2025 - Nonlinear support vector regression with penalized likelihood
Natsumi Makigusa; Kanta Naito
IMS Asia Pacific Rim Meeting 2024, 05 Jan. 2024 - 非線形サポートベクター回帰のハイパーパラメータの推定
牧草夏実; 内藤貫太
2023年度統計関連学会連合大会 2023年9月, 05 Sep. 2023 - Two-sample test based on the variance of a positive definite kernel
Natsumi Makigusa
25th International Conference on Computational Statistics, 23 Aug. 2023 - Kernel Method and its Application
Natsumi Makigusa
RIMS Workshop : Research on Real, Complex and Functional Analysis from the Perspective of Reproducing Kernel Hilbert Spaces, 28 Oct. 2022, [Invited] - 再生核ヒルベルト空間における分散の違いを用いた二標本検定
牧草夏実
2021年度統計関連学会連合大会, Sep. 2021 - 再生核ヒルベルト空間における Maximum Variance Discrepancy の実際的挙動
牧草夏実
科研費シンポジウム：統計科学の革新にむけて, Jan. 2021 - 再生核ヒルベルト空間における Maximum Variance Discrepancy の実際的挙動
牧草夏実
2020年度統計関連学会連合大会, Sep. 2020 - 再生核ヒルベルト空間における射影のモーメントによる二標本検定
牧草夏実
統計的推測および確率解析に関する総合的研究, Dec. 2019 - 再生核ヒルベルト空間における射影のモーメントによる二標本検定
牧草夏実
統計学と機械学習の数理と展開, Sep. 2019 - 再生核ヒルベルト空間における射影のモーメントによる二標本検定
牧草夏実
2019年度統計関連学会連合大会, Sep. 2019 - ヒルベルト空間におけるMaximum Mean Discrepancy の一致推定量の漸近正規性
牧草夏実; 内藤貫太
2019 年度統計関連学会連合大会, Sep. 2019 - Asymptotic normality of a consistent estimator of maximummean discrepancy in Hilbert space
牧草夏実
第20回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計, Mar. 2019 - ヒルベルト空間における正規性の検定の実際的側面
牧草夏実
多変量データ解析法における理論と応用, Dec. 2018 - 再生核ヒルベルト空間における正規性の検定の非正規性のもとでの挙動
牧草夏実; 内藤貫太
2018年度統計関連学会連合大会, Sep. 2018 - Kernel Method and its Application
Natsumi Makigusa
Japan-China StudentWorkshop on Mathematics and Statistics in Matsue 2018, Jan. 2018 - 再生核ヒルベルト空間における正規性の検定
牧草夏実; 内藤貫太
大規模複雑データの理論と方法論，及び，関連分野への応用, Dec. 2017 - Theory and Application of Kernel Method
Natsumi Makigusa
SAKURA Exchange Program in Science at Shimane University, Oct. 2017 - 再生核ヒルベルト空間における正規性の検定
牧草夏実; 内藤貫太
2017年度統計関連学会連合大会, Sep. 2017 - Theory and Application of Kernel Method
牧草 夏実
日本行動計量学会岡山地域部会第59回研究会・第159回岡山統計研究会学生セッション, Mar. 2016
- Apr. 2026 - Present
- Apr. 2026 - Present
- Apr. 2026 - Present
- Sep. 2025 - Mar. 2026
神奈川大学 - Apr. 2024 - Mar. 2026
中央大学 - Apr. 2023 - Mar. 2026
中央大学 - Apr. 2023 - Mar. 2026
中央大学 - Apr. 2023 - Mar. 2026
中央大学 - Apr. 2023 - Mar. 2025
中央大学 - Apr. 2023 - Mar. 2024
中央大学 - Data analysis
Apr. 2022 - Sep. 2022
Yokohama City University
■ Research Themes
