高次元従属標本の強スパイク性による統計的推測の構築

• Project/Area Number: 24K20749
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 石井 晶 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 講師 (20801161)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 高次元統計解析 / 高次元データ

Outline of Research at the Start

本研究課題の最終的な目的は，時系列マイクロアレイデータのような変数間だけでなく，標本間にも強い相関をもつ高次元従属標本に対して新たな統計的推測を構築することである．高次元従属標本は，独立標本に比べて従属性がある分，情報量が多いが，データの構造が複雑になる．そのため，従属性を上手く扱えるように，高次元従属標本のもつ幾何学的表現を数学的に明らかにし，それに基づくデータ変換技術を開発する。