2015 Fiscal Year Research-status Report
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15K00056
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
永田 靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30198337)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | タグチメソッド / SN比 / ロバストパラメータ設計 / MTシステム / 方向データ / LASSO |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ＳＮ比解析に関連して次のような研究を行った．SN比解析を用いてポートフォリオ選択に関する最適性の研究を行った．２つの離散的な信号因子が登場するため，佃・永田(2014)の結果を応用した．従来研究よりも有用な結果が得られた．また，多変量管理図において，ＳＮ比的なアプローチを適用することにより，精度の向上を図ることができた．
ＭＴシステムに関連して，次のような研究を行った．ＭＴシステムにベイズ推測の枠組みを組み入れ，パネルデータに適用する方法論を開発した．また，方向データが存在する場合のＴ法の解析方法を開発した．方向データとは，風向きのように周期性のあるデータである．このようなデータについては，周期性を適切に処理しないと誤った結果が得られてしまう．方向データ解析の方法論を援用して，それをＴ法の計算仮定に組み込む方法を開発した．さらに，LASSOにおけるチューニングパラメータの選択方法の精度比較の研究を行った．この研究は，将来，Ｔ法とLASSOを結びつけるときに役立つと考えられる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
タグチメソッドの拡張的な手法の開発とその理論化を目指している．特にSN比の一般化と拡張的な改良(以下，研究Ⅰ)，および，MTシステムの拡張的な改良とその理論的研究(以下，研究Ⅱ)を行ってきた．
研究Ⅰについては，この１年間では，次のような新たな成果を得た．
SN比解析を用いてポートフォリオ選択に関する最適性の研究を行った．また，多変量管理図において，ＳＮ比的なアプローチを適用することにより，精度の向上を図ることができた．
研究Ⅱについては，この１年間では，次のような成果を得た．
ＭＴシステムにベイズ推測の枠組みを組み入れ，ベイズＭＴ法を開発し，パネルデータに適用した．また，方向データに基づくＴ法の解析方法を開発した．さらに，LASSOにおけるチューニングパラメータの選択方法の精度比較の研究を行った．
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| Strategy for Future Research Activity |
ベイズとＭＴ法とのアプローチ，機械学習のＭＴ法との関連，一般化線形模型に基づくＴ法の開発，ロバストＴ法の開発などを行っていきたい．
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| Causes of Carryover |
論文掲載料が2016年度にずれこんだため．また，研究発表旅費が計画していたほどかからなかったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
論文掲載料が2016年度，当初計画よりもかかる見込みである．また，研究発表旅費も，今年度は支出が多く見込まれる．
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