2005 Fiscal Year Annual Research Report
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14380127
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
北川 源四郎 統計数理研究所, 所長 (20000218)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 義保 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (60150033)
樋口 知之 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (70202273)
佐藤 整尚 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教授 (60280525)
川崎 能典 統計数理研究所, モデリング研究系, 助教授 (70249910)
小西 貞則 九州大学, 大学院・数理学研究院, 教授 (40090550)
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| Keywords | 超多変量時系列 / 多変量ARモデル / 状態空間モデル / 知識発見 / 逐次計算アルゴリズム / 一般化情報量規準 / パワー寄与率 / 予測 |
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| Research Abstract |
多変量時系列モデルを利用してシステムの予測や情報抽出を行なう方法に関して,実際の複雑なシステムへ適用する応用を中心とする研究を行なった.主なものは下記のとおり.
1.マーケティングデータ解析への応用
さまざまな要因に依存して構造が変化するマーケティングデータに対して,マルコフ切替モデルや多変量プロビットモデルを開発し,非価格プロモーション等の情報などの抽出への応用を行なった.
2.フィードバックシステムの解析への応用
フィードバックを持つ多変量時系列の解析のために開発した一般化パワー寄与率にもとづく分析法を金融システム,船舶システムおよび火力発電システムの分析に適用し,制御システムに採用すべき変数を探索するなど新しい知識を得た.
3.超多次元システムの予測,シミュレーションの応用
多次元の非線形状態空間モデルのフィルタリングの方法を改良し,他の研究プロジェクトで行なわれているエルニーニョ予測,津波シミュレーションなどデータ同化への応用を行なった.
4.超多次元時系列モデルの推定法およびフィルタリングの方法
超多次元ARモデルを,予測誤差系列を利用して逐次的に推定する方法および高次元状態空間モデルの状態推定のためのカルマンフィルタ,ガウス和フィルタ,アンザンブルカルマンフィルタ,モンテカルロフィルタなどの実用的な近似計算法の研究を行なった.
5.ウェーブレットの応用
ウェーブレットを利用して非線形モデルを推定する方法を研究した.
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