リスク回避型データサイエンス技術を開発するための統計的因果推論の研究
| Project/Area Number |
19K11856
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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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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
黒木 学 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (60334512)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 構造的因果モデル / 判別分析 / 総合効果 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，興味あるリスクを回避するために，構造的因果モデルを用いて，(a) 現行のリスク回避行動は，どのくらい有効なものであるのか? (b) 現行のリスク回避行動よりも適切なリスク回避行動とはどのようなものか？ (c) 因果的効果をより適切に評価するために，興味ある因果効果に関する複数の推定量をどのように統合すべきか？といった問題に取り組む。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和３年度に引き続き、令和４年度は、（１）総合効果の推定精度を向上させる統合型推定量の開発、（２）実験データにおける潜在反応タイプの存在割合の識別可能性、について研究を行い、以下のような結果を得た。（１）について、線形構造方程式モデルのフレームワークの下で，条件付き操作変数推定量と効果復元推定量を統合した新たな総合効果の一致推定量を開発し，その統計的性質を調べた。その結果、いくつかの状況ではバックドア型推定量よりも統合型推定量のほうが優れた推定精度を持つことが明らかとなった。（２）について、原因の確率を定量的に評価することは実質科学における主要課題の一つであるが、事象間の因果関係に密接に関係する問題である。この問題に対して、令和２年度は観察研究のフレームワークの下で潜在反応タイプの存在割合の識別可能条件を提案したが，今年度は実験研究のフレームワークの下で潜在反応タイプの存在割合を定量的に評価する問題に取り組み，共変量情報を用いることで、原因の確率が推定可能となることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
国際会議に３本、国内統計学術誌に１本の論文が採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
日本品質管理学会テクノメトリクス研究会に参加しながら、幅広い学術的視野を取り入れるように心がけていきたい。また、異分野の研究者と共同研究を実施することで応用分野を広げていきたいと考えている。
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Report
(4 results)
Research Products
(44 results)
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[Book] 数理統計学2020
Author(s)
黒木 学
Total Pages
256
Publisher
共立出版
ISBN
9784320114296
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