2008 Fiscal Year Self-evaluation Report
Study on data analysis method based on Bayesian statistics
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18500223
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | High Energy Accelerator Research Organization |
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Principal Investigator |
SHIBATA Akihiro High Energy Accelerator Research Organization, 計算科学センター, 研究機関講師 (30290852)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2009
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| Keywords | 数値統計 / ベイズ統計 / EMアルゴリズム / 多変量解析 / データマイニング / 高エネルギー実験 |
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| Research Abstract |
データマイニングや情報処理において、ベイズ統計に基づく数値統計解析の手法や様々な分野への応用が行われている。高エネルギー実験の解析もデータマイニングの過程そのものであり、蓄積されたデータの中 から事象(興昧あるデータの組)を何段階かに分けて抽出しデータモデルを解析して物理の現象を理解する。高エネルギー実験は、実験装置の複雑化・巨大化に伴って、解析すべきデータも複雑化・巨大化となるため、効率よい開発のためには、実験装置やデータ解析法開発が不可欠である。
本研究では、高エネルギー実験や構造解析などの加速器実験の物理の解析と密接に関係する反応モデルに焦点をあて、データマイニングの統計的アプローチ、特にベイズ統計に基づく方法に焦点をあて、高エネルギー実験のシミュレーションのデータ解析への応用し解析手法の確立を目指す。具体的には、次世代の高輝度電子・陽電子の衝突実験におけるルミノシティーの測定問題を題材とする。
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