2021 Fiscal Year Research-status Report
リスク回避型データサイエンス技術を開発するための統計的因果推論の研究
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19K11856
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
黒木 学 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (60334512)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 構造的因果モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和２年度に引き続き、令和３年度は、（１）外的操作による線形回帰モデルの構造的変化の数理的解明、（２）観察データにおける潜在反応タイプの存在割合の識別可能性、について研究を行い、以下のような結果を得た。（１）について、Xを説明変数としYを目的変数とする線形回帰分析のフレームワークにおいて、Zを説明変数として追加することによってXからYへの標準偏回帰係数の値が１を超える統計的現象に注目し、この現象を引き起こされる状況を明らかにするために、（１）XとZの相関係数の大きさ、（２）単回帰モデルと平均に対する因果効果とのなす角、のそれぞれに焦点をあてた。その結果、既存研究では、Zを追加することによってXからYへの標準偏回帰係数の値が1を超える原因の一つとして、多重共線性の存在がしばしば指摘されているのに対して、説明変数どうしが無相関でない限りこの現象が起こりうることを示した。（２）について、原因の確率を定量的に評価することは実質科学における主要課題の一つであるが、事象間の因果関係に密接に関係する問題であるため、一般には観測情報だけでは評価できないことが指摘されている。この問題に対して、ある条件の下では、共変量情報を用いることで、原因の確率が推定可能となることを示したうえで、拡張ラグランジュ法を用いた原因の確率の推定法を開発した。
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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
国際会議に１本、国際的統計学術誌に１本、国内統計学術誌に２本の論文が採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
日本品質管理学会テクノメトリクス研究会に参加しながら、幅広い学術的視野を取り入れるように心がけていきたい。また、異分野の研究者と共同研究を実施することで応用分野を広げていきたいと考えている。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍の影響により学術学会参加を取りやめたため。現在、国内外の学術学会での発表を行うための旅費、国際学術誌に投稿するための論文校閲費用として利用することを考えている。
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