• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

局所適合セミパラメトリック推測と統計的学習理論

Research Project

Project/Area Number 17700281
Research Category

Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field Statistical science
Research InstitutionShimane University

Principal Investigator

内藤 貫太  島根大学, 総合理工学部, 助教授 (80304252)

Project Period (FY) 2005 – 2006
Project Status Completed (Fiscal Year 2006)
Budget Amount *help
¥3,600,000 (Direct Cost: ¥3,600,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Fiscal Year 2005: ¥2,000,000 (Direct Cost: ¥2,000,000)
Keywordsセミパラメトリック / 平滑化 / 統計的学習理論 / バイオスタティスティックス / 離散応答 / 回帰 / 擬等角写像 / 最大歪曲度 / 統計的推測 / ノンパラメトリック / 局所適合 / バイオスタティスティック
Research Abstract

交付申請書に記載された3つの研究(研究A,B,C)が総合的に進められた.
計量生物分野への応用として,発生学領域における毛周期解析およびヒト胎児発生のスタンダード曲線の構築に局所適合平滑化が引き続き応用された(研究C).生物学領域では,計画された投薬量にたいする反応の有無など,目的変数が離散の場合が重要となるが,そのような場合における新たな平滑化手法を構築し,そこに含まれる平滑化パラメータの選択を議論した(研究Aおよび研究C).
統計的学習理論との絡みで,反復局所適合平滑化による最小2乗ブースティングアルゴリズムを考察し,その挙動を数値的に調べた.そこに含まれる平滑化パラメータの選択に必要な理論計算を進めた.高次元データを扱う際にいずれにせよ何らかの次元縮小を前もって行う必要があるが,主成分分析と独立成分分析を組み合わせた新たな次元縮小アルゴリズムを考案し,そのアルゴリズムの応用による次元選択の手法も開発するとともに,その性質を調べた(研究B).
胎児形態計測データの解析において,臓器発生の多変量スタンダードの構築における次数選択および平滑化パラメータの選択の必要性からモデル選択の議論を行い,その基礎理論を与えた(研究A).また,発生過程の調和度解析という新たな研究方向を考案し,擬等角写像論に現れる最大歪曲度の推定を局所適合平滑化を用いて行うアルゴリズムを考案した(研究C).この量により胎児発生過程の調和度マップ作成の目途をつけた.

Report

(2 results)
  • 2006 Annual Research Report
  • 2005 Annual Research Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2007 2006 Other

All Journal Article (3 results)

  • [Journal Article] Dimension selection for feature selection and dimension reduction with principal and independent component analysis2007

    • Author(s)
      Inge Koch
    • Journal Title

      Neural Computation 19

      Pages: 513-545

    • Related Report
      2006 Annual Research Report
  • [Journal Article] Bandwidth selection for kernel binomial regression2006

    • Author(s)
      Hidenori Okumura
    • Journal Title

      Journal of Nonparametric Statistics 18

      Pages: 343-356

    • Related Report
      2006 Annual Research Report
  • [Journal Article] Nonparametric Kernel Regression for Multinomial Data

    • Author(s)
      Hidenori Okumura
    • Journal Title

      Journal of Multivariate Analysis (印刷中)

    • Related Report
      2005 Annual Research Report

URL: 

Published: 2005-04-01   Modified: 2016-04-21  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi