Project/Area Number |
23H03355
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
下平 英寿 京都大学, 情報学研究科, 教授 (00290867)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺田 吉壱 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (10738793)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | ベイズ統計学 / 事前分布 / 仮説検定 / MCMC法 / サンプリング |
Outline of Research at the Start |
ベイズ統計学ではデータ尤度と事前分布からベイズ推論を行うことで,対象に関する情報を無駄なく活かすことができる.しかし,仮説検定の課題においては必ずしもベイズ推論は有効に機能せず,従来から頻度論的推論が標準的に利用されている.本研究では,事前分布を頻度論的推論に矛盾なく取り込むための原理と実装の創出を目指す.通常は捨てている事前分布を頻度論的推論に活かすことで,柔軟なモデリングや恵まれた計算環境といったベイズ推論の良さも頻度論的推論へ引き継がれる.
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