2020 Fiscal Year Annual Research Report
Detecting a local hot spot using a varying coefficient model for spatial-temporal data and its application to survival data
| Project/Area Number |
17K00052
|
|---|
| Research Institution | Shiga University |
|---|
Principal Investigator |
佐藤 健一 滋賀大学, データサイエンス教育研究センター, 教授 (30284219)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨田 哲治 県立広島大学, 地域創生学部, 教授 (60346533)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 成長曲線モデル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
回帰分析において、時間とともに変化する回帰係数は変化係数とよばれ、Hastie & Tibshirani (JRSS, 1993)らによって提案された。Satoh & Yanagihara (AJMMS, 2010)は、変化係数を線形な基底に限定することで、成長曲線モデルにおいて同時信頼区間を構成することに成功した。佐藤・柳原・加茂（応用統計学, 2009）では、離散分布を目的変数とする一般化推定方程式の枠組の中で、線形構造を持つ変化係数の推測方法を提案した。本研究論文は高い評価を受け、2010年度の応用統計学会学会賞（優秀論文賞）を受賞し、これに関連して、統計関連学会(2010, 2012)、応用統計学会(2011)において招待講演を行った。
その後、佐藤・冨田（応用統計学, 2013）では、Brumback et al. (JASA, 1999)の提案手法を経時測定データに対して応用した。本研究も高い評価を受け, 2015年度の応用統計学会学会賞（優秀論文賞）を受賞し、これに関連して、統計関連学会(2015)において招待講演を行った。また、冨田・佐藤他（応用統計学, 2010）では空間データへの適用を提案した。そして、Satoh & Tonda (JJSS, 2014)では空間データに対してセミパラメトリックな変化係数曲面の推測を提案し、Tonda & Satoh他（J. Epidemiol., 2015）ではがん死亡データにおいて年齢と時代の変化係数曲面を考えることでコホート効果の検出方法を提案した。そして、本研究の主な成果としては佐藤（応用統計学, 2020）「時空間データに対するバランス型成長曲線モデルの適用」としてまとめられた。
|
