| Project/Area Number |
19K20225
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
Yagi Ayaka 東京理科大学, 理学部第一部応用数学科, 講師 (40823547)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 単調欠測データ / 最尤推定量 / 成長曲線モデル / 統計的仮説検定 |
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| Outline of Research at the Start |
経時的な実データのモデル化のひとつである「成長曲線モデル」において，データが単調欠測し（一度欠測するとそれ以降も欠測し続け）てしまっていることが多々みられるが，その際の統計的推定や仮説検定手法についての十分な議論がない．そこで本研究では
(A)単調欠測データの下での成長曲線モデルにおけるパラメータの推定及び検定
に取り組む．さらに課題(A)に関連して
(B)単調欠測データにおける分散共分散行列に関する検定
(C)単調欠測データにおける平均ベクトルの検定に対する新たな検定手法の提案
にも取り組む．それぞれの課題について，検定統計量及びその帰無分布を導出し，欠測データに対する新たな検定手法を開発する．
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| Outline of Final Research Achievements |
Regarding the statistical hypothesis testing problem in growth curve model with missing values, we have obtained results on (1) parameter estimation and testing in growth curve model with monotone missing data.
In addition, related to issue (1), we have also obtained research results on (2) a new testing procedure on mean vectors with monotone missing data, (3) tests on variance-covariance matrices with monotone missing data, and (4) simultaneous testing of mean vectors and variance-covariance matrices with monotone missing data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
成長曲線モデルは経時的な実データのモデル化のひとつであり，例えば，人の成長に関して経時的に測定されたデータのモデル化に適している．このようなデータには欠測値が含まれることが多々あり，欠測のパターンが単調（一度欠測が生じるとそれ以降も欠測する）になることもしばしば起こるため，その場合の推定や検定問題などの統計解析手法を開発することは有用であると思われる．
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