| Project/Area Number |
23K11024
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
矢野 恵佑 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20806070)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高畠 哲也 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 助教 (80846949)
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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 |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | spectral divergence / 時系列 / 不確実性評価 / 予測 / 時空間データ |
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| Outline of Research at the Start |
時空間構造をもつデータに対する高精度・高速な統計解析手法を構築する。時空間構造をもつデータは計測が関わる様々な分野で現れる。これらの時空間構造をもつデータにおいて、未知母数の推定法や将来の観測値の予測法は古典的な課題として多くの研究が存在する。しかしながら、その評価、すなわち、推定の不確実性評価や予測の評価に関しては十分に行われていない。そこで、本研究では「時空間構造をもつデータに関する推定不確実性評価法と予測評価法の構築」を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
時系列のスペクトル密度に関する統計的divergenceの一つのクラスであるスペクトルRenyi divergenceに基づくスペクトルの母数推定法を提案した。これには音声分野でよく利用されるItakura-Saitodivergenceに基づくスペクトル推定が含まれる。この推定に際して、スペクトルRenyi divergenceの変分表現を発見し、この変分表現に基づき提案推定法は周波数領域における外れ値に対する頑健性を持つことを示した。Itakura-Saito divergenceに基づく手法よりもより安定した推定値を提供するため、複雑な事前処理が不要となる。提案した手法をGEONETの全観測点のF5解に適用し、GNSS時系列の周波数特性を調査した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
手法の提案及び実データへの大規模適用ができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
まずはGNSS時系列の周波数特性解析を行い、その後に手法の改良も含めて引き続き検討していく。
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