New Expansion of the Statistical Analysis Based on Semiparametric Function Estimation

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K11851
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: Naito Kanta 千葉大学, 大学院理学研究院, 教授 (80304252)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西田 喜平次 兵庫医療大学, 共通教育センター, 講師 (50631652) ; 玉谷 充 島根大学, 総合理工学研究科, 特別研究員PD (80749846)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 関数推定 / ノンパラメトリック / ダイバージェンス / カーネル法 / サポートベクター回帰 / パターン認識 / 誤差限界 / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

The research has been set forwarded by three subthemes during the supported period. By looking down all three subthemes, this research has been implemented with a cycle of "development of methodology", " development of theory" and "applications of the methods". As a researcher of statistical science as a substantial science, my style of research has been developed well by a repeat of this cycle. The answers have been provided to each academic question in the subtheme by this research. Including these answers, 11 papers have been published or accepted in journals, and 3 papers have been submitted, during the supported period. This records mean that sufficient results have been obtained by the support to the research.

Free Research Field

数理統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

3つのサブテーマ全てにおいて成果を得た。サブテーマ「理論的拡張と深化」では、ダイバージェンスや再生核ヒルベルト空間を用いた推測など、数理的な研究での成果を得た。また、サブテーマ「様々な関数推定法の評価」では、高次元、正則化、リスク最小化アルゴリズムなど様々な関数推定の枠組みにおける手法を理論的に評価できた。更に、「新たな応用の開拓」においては、歪曲度の応用展開について考察すると共に、ロバスト、同時信頼領域と言った観点での推測法、そして損保数理への応用で研究成果を得ている。このような成果は全て、実データ解析手法として利用できるので、研究成果は「方法提供」という形で社会的意義となっている。