Development of descriptive methods and statistical models for high-dimensional multilevel spatiotemporal data and their applications

Publicly Offered Research

Project Area	Establishing data descriptive science and its cross-disciplinary applications
Project/Area Number	25H01464
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	荒木由布子東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80403913)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	統計的モデリング / 高次元データ / 時空間データ / 関数データ解析 / データ分析
Outline of Research at the Start	複雑な現象を内包する高次元多層時空間データのための統計的モデリングの理論・応用研究である．【データの数理的記述】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, 【分析手法開発】関数集合として記述されたデータを分析するための非線形多変量解析・機械学習の手法開発を行う,【実践研究】開発した解析技術の実データへの適用, で構成する. この３項目の相互作用で全体を発展させてゆく. 開発した統計モデルは幅広く応用可能であるが, 本研究期間内では特に3次元脳画像データ，大規模長期追跡コホートデータ, 新開発ウェアラブルデバイスによる精密な経時的なデータへ適用する.