| Project/Area Number |
17500177
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
IMAI Hideyuki Hokkaido University, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (10213216)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
SATO Yoshiharu 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (80091461)
KUDO Mineichi 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (60205101)
TANEICHI Nonuhiro 鹿児島大学, 理学部, 教授 (00207200)
MURAI Tetsuya 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (90201805)
SAKURAI Hirohito 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助教 (00333625)
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| Project Period (FY) |
2005 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,810,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2006: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2005: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | ブートストラップ法 / モデル選択 / 最近隣法 / 正則化 / 非加法的測度 / 判別分析 / 誤判別率 / 機械学習 / バイアス補正 / 信頼領域 / 多項分布モデル / パターン認識 / 変化点問題 / ニューラルネットワーク / モデル同定 |
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| Research Abstract |
観測されたデータがどのような集団に属しているかがはっきりしている場合には、どの方法を使って解析すればよいか、また、その手法がどのような性質を持っているかがよく判っている。一方、データの属する集団の形状によっては、今までに使われている手法がそのままでは使えない場合があることも判ってきた。そのような場合に、データを繰返し使って解析をする手法がどのくらい有効であるかを、数値実験と、理論の両面から考察した。
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