• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2020 Fiscal Year Final Research Report

Statistical Methodology for Stabilizing Grouped Data Analysis

Research Project

  • PDF
Project/Area Number 18K12757
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

Sugasawa Shonosuke  東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords統計モデリング / ロバスト統計 / 空間統計
Outline of Final Research Achievements

Data in the form of groupings based on attributes such as individuals and regions are called group data, and are frequently used in various scientific fields. In this study, we focused on the problems of the existing statistical analysis methods for such data, especially the limitation of model flexibility, computational cost for large-scale data, and robustness in the presence of outliers, and developed several effective methods to solve them. We also revealed some theoretical properties of the developed methods.

Free Research Field

経済統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究成果によってグループデータの分析において障壁となっていた応用上の問題点に対して、いくつかの効果的な解決策を提示することができた。提案した手法の多くは実装したコードをオープンソースとして公開しており、グループデータを扱う関連分野の研究者や実務家が提案した方法を利用することで、これまでよりも効果的な統計分析を実行することが可能になると考えられる。

URL: 

Published: 2022-01-27  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi