Intensive Longitudinal Data Analysis

• Project/Area Number: 25K15032
• 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: Doshisha University
• Principal Investigator: 狩野 裕 同志社大学, 文化情報学部, 客員教授 (20201436)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 土居 淳子 京都光華女子大学, キャリア形成学部, 教授 (00301713) ; 寺田 吉壱 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (10738793) ; 宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: State space modeling / Longitudinal data / Latent curve model

Outline of Research at the Start

独立変数を伴う多変量高頻度時系列個人差データの解析方法を提案する。それは強縦断的データ(Intensive longitudinal data)の解析とよばれることもあり，時系列データ解析法と多変量解析法の融合であり，State Space Modeling とStrucural Equation Modelingの統合である。昨今の計測技術の発展により，健康科学，生体学，生態学などにおいて多変量高頻度時系列個人差データが頻発するようになった。それらから情報抽出を適切に行うことにより，予測と因果の精度を高め，同分野に貢献する。