変量効果分布の誤特定に対して頑健な一般化準線形混合効果モデルの開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K19759
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: 三枝 祐輔 横浜市立大学, 附属病院, 助教 (30806469)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 一般化線形混合効果モデル / 準線形モデリング / 変量効果分布の誤特定

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、広範な科学領域において扱われているクラスターデータの解析において、一般化線形混合効果モデルを用いたときの変量効果分布の誤特定による問題を解決する方法論を開発することである。
前年度までの成果として、一般化線形混合効果モデルの誤特定に対する性質や、問題を解決するための方法論について既存研究の整理を行った。変量効果分布の誤特定下においては、回帰パラメータの推定に無視できない程度のバイアスが生じる、回帰係数の信頼区間の被覆確率が低下する、回帰係数に関する検定の第1種/第2種の過誤確率に悪影響が及ぼされる、などの問題が報告されていた。変量効果分布の誤特定に対して頑健な推定を行うための方法論として、変量効果分布をノンパラメトリックに推定する手法、正規混合分布の仮定の下で推定する手法などが提案されており、数値シミュレーションによる性能比較に関する報告も行われていた。
今年度の研究成果として、準線形モデリングを用いて一般化線形混合効果モデルを拡張したモデルを提案した。さらに、提案モデルの回帰パラメータの推定アルゴリズムと提案モデルに適用可能な情報量規準を与えた。また、変量効果分布の誤特定下において、提案したモデルが従来の線形モデルに比べて、より良く当てはまることを数値シミュレーションによって明らかにした。
これらの研究成果をまとめた論文が、査読付き国際学術雑誌のStatistical Methods in Medical Researchに採択された。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究環境に関する問題はなく、計画通りに進捗している。

Strategy for Future Research Activity

事前に計画していた基本的なアイデアのうち主要な部分をまとめたところ、提案モデルは異質なサブ集団を検出するための性質をもつことが分かった。今後の課題として、データが異質なサブ集団から構成される場合における標準的なモデルとの比較を行いたい。また、提案モデルの回帰パラメータの推定量の性質について引き続き検討したい。

Causes of Carryover

次年度使用額が生じた理由は、COVID-19の流行によって参加予定であった国際学会がオンライン開催となり、現地参加のために計上していた旅費が支出されなかったためである。次年度の使用計画としては、当初の計画通り、学会参加のための旅費として支出する予定である。