Study on multiple testing procedure for various situations
| Project/Area Number |
17K00056
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | Senshu University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 仮説検定 / 漸近理論 / 多重比較 / 高次元データ / 統計数学 / 多変量解析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we discussed the statistical hypothesis testing for mean vector and for covariance structure in various situations. In particular, we derived some results concerning with following 3 topics. 1. Statistical hypothesis testing for mean vectors and for covariance structure in high-dimensional settings. 2. Multiple comparisons among means for non-parametric situation. 3. Statistical hypothesis testing for contingency table with missing data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では，高次元データにおける統計的仮説検定問題に対して研究成果を多く出すことができており，「ビッグデータ時代」の中で取り扱われることが多いデータに対する有用な統計理論の開発を行った．さらにノンパラメトリックな場合や欠測値を含む場合といった，より現実に起こりえる状況での理論開発を行っており，この分野における理論的発展に大きく貢献することができたと考えられる．
加えて，大規模なモンテカルロ・シミュレーションによる数値実験や実データ解析への適用を行っており，実際のデータ解析の場への応用も十分に期待できる．
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Report
(4 results)
Research Products
(19 results)
