Studies on structured nonparametric regression models for ultra-high dimensional data

Research Project

Project/Area Number	24K14850
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60030:Statistical science-related
Research Institution	Hitotsubashi University
Principal Investigator	本田敏雄一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (30261754)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Keywords	超高次元データ / 加法モデル / 変動係数モデル / 部分線形モデル
Outline of Research at the Start	本研究においては，標本数上の制限などから深層学習のような機械学習的手法を用いることができない，生存時間などの医療データを含む様々な分野の超高次元データを対象とする．そしてそれらのデータに対して，解釈が容易である，検定などの統計的推測が可能であるなどのパラメトリックモデルの利点を持つ一方で，データへの当てはまりのよい，さまざまなタイプの構造を持つノンパラメトリックモデルを適用することによって，より柔軟な超高次元データ解析手法を構築することに関する研究を行う．