Parametric Statistical Models for Directional Data

• Project/Area Number: 25K15037
• 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: The Institute of Statistical Mathematics
• Principal Investigator: 加藤 昇吾 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (60468535)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); 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)
• Keywords: 方向統計学 / 回帰分析 / 時系列解析

Outline of Research at the Start

風向や分子のねじれ角は観測値が「方向」として表され、このような方向の観測は様々な学術分野に存在する。方向の観測を含むデータ（方向データ）には、既存の実数値データのための統計モデルをそのまま応用することができない問題がある。そこで本研究では、方向データのためのパラメトリック統計モデルを提案し、その統計的性質を明らかにする。提案する統計モデルは２つあり、(a)被説明変数・説明変数が共に複数の方向の観測からなる回帰モデルおよび(b)複数の方向の時系列データのための自己回帰過程である。そして提案した２つの統計モデルについて、回帰曲線の性質およびモデルの統計的推測の考察と実データへの応用を行う。