| Project/Area Number |
19K20226
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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 | Doshisha University (2021)
Tokyo University of Science (2019-2020) |
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Principal Investigator |
Tsuchida Jun 同志社大学, 文化情報学部, 助教 (40828365)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | 主成分分析 / 因子分析 / 因子回転法 / 交互最小2乗法 / 次元縮約法 / 多変量解析 / Gini 係数 / 潜在変数モデル / 因子回転 / 正則化法 / 多変量解析法 / 単純構造 |
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| Outline of Research at the Start |
2019年度では，Gini Indexがミンコフスキーノルム上で定義可能か検討し，Gini Indexの制約にと領域の制約の関連について検討する．
2020年度では，2019年度の研究で得られたミンコフスキーノルム上でのGini Indexを正則化項とした主成分分析を開発する．
ミンコフスキーGini Indexを正則化項とした多相多元データの次元縮約法を2021年度で開発し，実データに適用し有用性を示す．論文や学会発表を通じて，得られた成果を発信する．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we used the Gini Index to measure the interpretability of estimated values. We developed dimensional reduction methods with the constraint that the Gini Index must be above a particular value. From this constraint, we could obtain the sparse estimated values with a large variance. This characteristic of the estimated values corresponds to the interpretability.
We have developed two methods: One is principal component analysis with the constraint that the Gini Index must be above a certain level. The other is a rotation method for factor analysis. We reported the study results to the public through conference presentations.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
“解釈容易性”の議論は実用上重要であるが，現在，積極的に議論されていない．本研究では，Thurston(1947) が言葉でのみ定義した解釈容易性を，式によって表現することを目標とした．解釈容易性を式によって表現することで，実用上重要な問題である“解釈容易性”を担保した新しい統計手法の構築の基礎を作ることができる．本研究ではGini Index を用いて解釈容易性が定義できるかを検証し，解釈容易性を最大化する次元縮約法を開発した．本研究の成果は，新しい統計手法の構築の基礎の一助となる．
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