| Project/Area Number |
20800032
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
石岡 文生 岡山大, 法務研究科, 助教 (20510770)
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| Project Period (FY) |
2008 – 2009
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2009)
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| Budget Amount *help |
¥2,041,000 (Direct Cost: ¥1,570,000、Indirect Cost: ¥471,000)
Fiscal Year 2009: ¥897,000 (Direct Cost: ¥690,000、Indirect Cost: ¥207,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,144,000 (Direct Cost: ¥880,000、Indirect Cost: ¥264,000)
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| Keywords | 空間統計学 / ホットスポット / エシェロン解析 |
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| Research Abstract |
2008年は、研究計画にあるように、(1)新たな空間データのクラスター分類手の確立、(2)時空間データのホットスポットの検出、(3)大容量からなる空間データのホットスポットの検出、の3つを柱に研究を進めてきた。我々はエシェロン解析を応用する事により、これら研究目的にあるような解析を実現させた。エシェロン解析とは、空間データに対して、空間的な位置を表面上のデータの高低に基づき分割し、空間データの位相的な構造を系統的かつ客観的に見つける解析法である。
(1)について、エシェロン解析に基づいた新たな空間データの分類法として、ピークを中心とする圏への分類を新たに提唱した。この手法をアメリカ合衆国各州の失業率データや、日本の都道府県の人口密度データに応用した。これらの成果を、COMPSTAT2008、2008年度統計関連学会連合大会で報告した。
(2)について、解析対象のデータを時間と空間の広がりの中で観測される時空間データに拡張し、時系列的なホットスポットの推移の表現を行った。時空間データにエシェロン解析を応用することで、従来の手法では困難であったホットスポットの時系列的な移動、分割、融合、吸収などの推移が明らかになる。これらの成果を、COHPSTAT2008、IASC2008、研究費補助金による研究集会「時空間統計解析その理論と応用」で報告してきたが、まだ十分なデータが入手出来ておらず、今後の課題である。
(3)について、約14,000の領域数からなる、大規模な環境に関するシミュレーションデータに対して行った。エシェロン解析により、データの持つ階層構造のピークから優先的にホットスポット候補を検出することを可能にし、その結果、大幅に計算コストを抑えられることから、大規模な空間データにも対応できることを示した。これらの成果は、2008年度新領域融合プロジェクトによる研究会「大規模データ・リンケージ,データマイニングと統計手法」で報告した。
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Report
(1 results)
Research Products
(14 results)
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[Presentation] Hotspot Detection for health and environmental data.2008
Author(s)
Fumio Ishioka
Organizer
IASC2008 (Joint Meeting of 4th World Conference of the IASC and 6th Conference of the Asian Regional Section of the IASC on Computational Statistics & Data Analysis) (Invited)
Place of Presentation
PACIFICO YOKOHAMA, Yokohama, JAPAN
Year and Date
2008-12-08
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