2019 Fiscal Year Annual Research Report
Statistical Inference Based on Real-World-Data
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19H04072
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| Research Institution | Yokohama City University |
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Principal Investigator |
汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田栗 正隆 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20587589)
橋口 陽子 (小野陽子) 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (60339140)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 医療データ / Real World Data / Causal Inference / Data Science / Cell Regression / Bayesian Inference |
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| Outline of Annual Research Achievements |
伝統的統計解析法を拡張し，実世界データ（Real World Data）に適したベイズ解析法を開発した。特に，大規模頻度データに焦点を当て，伝統的回帰分析法を拡張し，積分型回帰分析法（（Bayesian Cell Regression Method））を構築した。セル型ベイズ回帰分析法に基づいて，実世界データにおけるベイズ解析から得られた実事前情報を，目的データ解析に転移させ，データ駆動型客観的ベイズ推論の基礎理論を構築した。得られた結果を学術誌として纏めている最中である。具体的には、
（１）表の形で提供されている背景データの回帰モデルを構築し、予測分布に基づくセル型回帰手法を構築した。
（２）（１）の回帰手法をベーズ的拡張を行った。
（３）セル回帰を、２つ以上の表に適用した。
（４）（１）ー（３）で得られた事後分布はデータドリブンな事前情報として、第２段階のreal world data解析へ応用する手法を確立した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね予定通りの理論的結果が得られている。また実データへの応用も順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
Real World Dataについてさらなる解析を行い、構築した理論を実テータへ応用し、理論の拡張と共にその有用性を確かめる。
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