Study of Selection of Model and Proposal of New Method Considering Attribute of Large Complex Data

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K00052
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Statistical science
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: Nakayama Atsuho 首都大学東京, 経営学研究科, 准教授 (60434198)
• Research Collaborator: Tsurumi Hiroyuki
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 大規模データ / 多相多元データ / スパースデータ / 非対称データ / 次元縮約 / クラスタリング / 多次元尺度構成法

Outline of Final Research Achievements

In this study, we aim to study the framework of the selection of the appropriate statistical model to analyze large complex data considering the attribute of the structure and form of the data. Recently, there has been increasing interest in the analysis of large complex data that contain a wide variety of information in many fields. We proposed the method that can appropriately analyze the attribute of large complex data. We applied the proposed method to the academic field dealing with many complex social and psychological phenomena. Based on the results of this study, we tried to contribute in various fields where the need to analyze large complex data is increasing.

Free Research Field

統計科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

多相多元データをより低次の相や元に圧縮・分割した上で分析すること，非対称データにおいて非対称モデルで分析することの是非を判断するための方法論の構築により構造や形式がより複雑なデータを解析可能なモデルを使うべきなのか，単純なモデルで解析を行うべきなのかということについての指針を示すことができた．大規模複雑なデータを分析することのニーズが高まっている多くの分野での貢献が期待される．本研究における大規模複雑なデータを解析するための方法を提案することがき，多くの複雑な社会現象や心理現象を扱う学問分野あるいは応用分野への適応が期待できる．