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2018 Fiscal Year Research-status Report

高次元データに対する正規性の検定

Research Project

Project/Area Number 18K11206
Research InstitutionOkayama University of Science

Principal Investigator

中川 重和  岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (90248203)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 橋口 博樹  東京理科大学, 理学部第一部応用数学科, 教授 (50266920)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords標本歪度 / 標本尖度
Outline of Annual Research Achievements

ビッグデータ時代が到来し,高次元データの解析手法の開発は益々急務になっている.本研究では,高次元データの特徴を多変量正規分布に従うかどうかで捉えることとし,その判定法を構築する.そのための基礎理論を強固にするためには検定統計量の正確表現を求めることが大事であるとの視点から,標本歪度および標本尖度分布の正確表現である(課題1, 2).さらに最終課題を「標本歪度および標本尖度分布の正確表現に基づいた高次元データにおける正規性の検定」(課題3)と設定する.なお,課題解決にあたり,研究業績3(主成分に基づく多変量正規性の視覚的検定)ならびに研究業績5(標本歪度・尖度の同時確率密度関数および同次モーメントの標本の大きさに関する漸化式表現)を積極的に活用する.
課題1を昨年内に解決することとしていた.つまり,ガウスの超幾何関数を用いた標本歪度の確率密度関数表現を模索した.けれども,昨年中には達成できなかった.昨年は,北京で開催された国際会議 "Statistical Computing:Challenges and Opportunities in Data Science" において,タイトル "New Omnibus test for normality based on a moment ratio" として発表できた.北京で発表した内容が,研究にプラスに働くことを期待しつつ,今後も研究に精進するつもりである.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

というのも,高次元データに関する論文のうち,本研究に直接関係する内容のものが少ない状況である.いちから基礎理論を構築しなければならず,そのため,研究全体の進捗状況がやや遅れている.また,当初予想に反し,標本歪度および標本尖度分布の正確表現がガウスの超幾何関数でできそうにないことも,やや遅れている原因である.

Strategy for Future Research Activity

高次元データの研究者らから,研究成果等を直接伺い,それを参考に研究を推進したい.特に,直近に開催される学会等には積極的に参加する.

Causes of Carryover

物品購入において,当初予定よりも実際の購入費が少なく済んだ為.

  • Research Products

    (1 results)

All 2018

All Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] New Omnibus test for normality based on a moment ratio2018

    • Author(s)
      Shigekazu Nakagawa, Hiroki Hashiguchi and Yoko Ono
    • Organizer
      Statistical Computing:Challenges and Opportunities in Data Science
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2019-12-27  

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