基礎理論・モデリング・実践の三位一体型研究による高次元多層データの記述法開発
Publicly Offered Research
| Project Area | Establishing data descriptive science and its cross-disciplinary applications |
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| Project/Area Number |
23H04458
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (II)
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
荒木 由布子 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80403913)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 高次元多層データ / 分析手法開発 / データ分析 / 関数データ解析 / 時空間データ / データ記述 / 時空間現象 / 数理的記述 / 非線形多変量解析 / コホートデータ |
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| Outline of Research at the Start |
近年の複雑な現象を内包する高次元多層時空間データから, 有益な情報を効率的に抽出するための統計的モデリングの理論・応用研究に取り組む.
高次元多層の時空間現象を確率構造を含めて数理的に時空間の関数として記述する[A. データの数理的記述], 関数集合として記述されたデータを分析して非線形多変量解析・機械学習の手法開発を行う[B. 分析手法開発], 開発した解析技術を実データへ適用する[C. 実践研究], の３項目から成る. この３項目が互いに作用しあいながら発展してゆくのが本研究の特徴である. 開発したモデルは本研究期間内では，コホートデータや小児データへ適用し, 新たな現象解明を目指す.
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年の複雑な現象を内包する高次元多層時空間データから, 有益な情報を効率的に抽出するための統計的モデリングの理論・応用研究に取り組む. 高次元多層の時空間現象を確率構造を含めて数理的に時空間の関数として記述する[A. データの数理的記述], 関数集合として記述されたデータを分析して非線形多変量解析・機械学習の手法開発を行う[B. 分析手法開発], 開発した解析技術を実データへ適用する[C. 実践研究], の３項目から成る. この３項目が互いに作用しあいながら発展してゆくのが本研究の特徴である.
Aについては，研究代表者のこれまでの研究を発展させ, 時空間の経過に伴い観測される一つの個体を,多層構造をデータの共分散作用素のKarhunen-Loeve展開により変量効果として非線形回帰モデルで捉えて関数化する計画であったが，
当該年度から参画した本研究課題の領域会議でいくつかの重要な新たな視点を得たことで，当初想定していた多層構造の記述法に対して，予定以外のアプローチをとろうと考え，改めて先行研究の調査から開始した．Bについては，研究代表者が一般的な時空間データに対して開発してきた関数データ解析手法を発展させ，特に応募者らが開発中の関数凸クラスタリングをCox比例ハザードモデルに組み込んだ生存時間解析モデルを検討し，Cにおいて，検討した新しいモデルを大規模長期コホートデータへ適用する準備を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新たに参画した領域会議でいくつかの重要な新たな視点を得たことで，当初想定していた構造の記述法（データの共分散作用素のKarhunen-Loeve展開により変量効果として非線形回帰モデルで捉えて関数化する）に対して，予定以外のアプローチをとろうと考え，改めて先行研究の調査から開始した．このため，区分を「やや遅れている」とした．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでのAのパートに対する調査を更に進めて，予定通りにデータの共分散作用素のKarhunen-Loeve展開により変量効果として非線形回帰モデルで捉えて関数化するのか，新たなアプローチをとるのかを今後の早いうちに選択し，B,Cのパートにつなげる．このAでの選択に際して，B,Cのパートからのフィードバックを十分に考慮することで，A,B,Cが三位一体となった研究という本研究課題の特徴を追求する．
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Report
(1 results)
Research Products
(9 results)
