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Mathematical properties of maximum likelihood estimators in factor analysis models via computational algebra and geometry.

Publicly Offered Research

Project AreaEstablishing data descriptive science and its cross-disciplinary applications
Project/Area Number 23H04474
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (II)
Research InstitutionKyushu University

Principal Investigator

廣瀬 慧  九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40609806)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
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)
Keywords計算機代数 / 特異点論 / 因子分析 / 不適解 / グレブナー基底
Outline of Research at the Start

因子分析では、パラメータの最尤推定値を近似的に求めるのが一般的であるが、分散パラメータが負となる不適解問題等、解空間の次元と密接に関わっている問題がある。しかしながら、一般に、近似解から解空間の次元等を厳密に求めることは困難であるため、不適解問題等の性質を理論的に解明することは困難となる。そこで、因子分析における最尤解を厳密に求めるアルゴリズムを構築する。このようなアプローチを通じて、解空間の次元などの解の性質を明らかにできる。その結果、データの背後にある構造を正しく記述できるようになる。

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-06-24  

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