無限次元統計モデルに基づくベイズ予測理論の構築とデータ解析手法の開発

• Project/Area Number: 22H00510
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 諸星 穂積 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (10272387) ; 村松 正和 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (70266071) ; 田中 冬彦 大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (90456161) ; 奥戸 道子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (90887564)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥41,860,000 (Direct Cost: ¥32,200,000、Indirect Cost: ¥9,660,000); Fiscal Year 2024: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000); Fiscal Year 2023: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000); Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
• Keywords: ベイズ予測 / 統計モデル / 理論構築

Outline of Research at the Start

統計モデルに基づく予測についての統計的決定理論の構築と、それに基づく統計モデリングとデータ解析手法の開発を行う。特に、無限次元のパラメータ空間を有限次元の部分空間と残りの次元に分解して考えることにより、今まで十分に扱えなかった無限次元の問題でのインプロパーな事前分布に基づく許容的な推定や予測について議論することができる。理論的に保証された方法を用いたデータ解析を行う計算統計学的手法を開発するとともに、無限次元統計モデルに基づく開発した手法を用いた脳科学におけるデータなどの実データ解析を行う。