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2021 Fiscal Year Research-status Report

Graphical modeling based on the information-geometric characterization of copulas

Research Project

Project/Area Number 21K11781
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

清 智也  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20401242)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 田中 潮  大阪府立大学, 理学(系)研究科(研究院), 助教 (60516897)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2026-03-31
Keywordsコピュラモデル / グラフィカルモデル / 情報幾何 / 測度集中 / 統計的推測
Outline of Annual Research Achievements

本研究課題の主軸である最小情報コピュラモデルについて、情報幾何学、一般化線形モデリング、グラフィカルモデリング、測度距離空間との関係性について調査を進めた。結果として、コピュラはこれらの概念と密接に関連することが分かってきた。この点を踏まえ、より多様な多変量データを扱うための統計モデルとして最小情報従属モデルを提案し、推測法を模索した。本モデルの推測法に関して以下の2つの結果を得た。
1つ目は条件付き推測法の確立である。条件付き推測法は古くはフィッシャーらにより分割表の解析に有効な方法として提案され、2000年までの間にかなり詳細に調べられている。本研究で扱っているモデルは条件付き推測法と相性が良いことが分かり、それを実際に数値的に計算できる手続きを明らかにした。ソフトウェアRで標準的に用いられている実データの解析を通して、その有用性を確認した。
2つ目はスコアリングルールを構築である。スコアリングルールとは、統計モデルに含まれるパラメータを推定するための一般的な枠組みである。特に、密度関数に含まれる正規化定数を計算せずに推定するためのアプローチとして局所スコアと呼ばれるものがある。本研究では局所スコアを拡張した多点局所スコアという概念を新たに定義し、最小情報コピュラモデルに含まれる正規化関数を計算せずに推定できるスコアを実際に構成した。本結果はコピュラ理論のみならず、統計的推定理論の発展にも貢献するものと考えられる。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

新たに提案した統計モデルは当初予想していたよりもはるかに汎用性があり、また数理的にも扱いやすいことが判明した。今後の発展性が予想され、また社会に与えるインパクトも大きいものと考えられる。

Strategy for Future Research Activity

まず、最小情報従属モデルに関して現在執筆中の論文を完成させる。その上で、今後行うべき研究について3つ挙げる。
一つは扱えるデータの範囲を大きくすることである。現状は、観測数が数百程度で変数が数十程度のデータを扱うのが限界である。しかし実装上あるいは理論上の工夫により、より大規模なデータに対しても扱えるようにしたい。どのようにしてスケーラビリティを確保するかを模索する。
2つ目の研究課題はモデルの拡張である。現状は独立同分布性を仮定しているため、時系列データなどには適用できない。この制約を外すことが望まれる。まずは定常なマルコフ過程などを対象に、モデルの拡張を試みる。また因果モデルとしての利用法や欠損データの扱いについて考察したい。
もう一つの課題は、測度集中現象との関係性である。提案モデルは直積空間上の確率分布を定めるが、高次元における分布の性質についてはあまり分かっていない。これまでに得られた測度距離空間上の集中現象の知見をもとに、モデルの性質を調べ上げることが目標である。

Causes of Carryover

本年度に得られた研究結果を論文化し、オープンアクセス化するための費用として次年度使用額が生じている。

  • Research Products

    (13 results)

All 2022 2021

All Journal Article (6 results) (of which Peer Reviewed: 6 results,  Open Access: 4 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Consistency of the objective general index in high-dimensional settings2022

    • Author(s)
      Takuma Bando, Tomonari Sei, Kazuyoshi Yata
    • Journal Title

      Journal of Multivariate Analysis

      Volume: 189 Pages: -

    • DOI

      10.1016/j.jmva.2021.104938

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] A correlation-shrinkage prior for Bayesian prediction of the two-dimensional Wishart model2022

    • Author(s)
      Tomonari Sei, Fumiyasu Komaki
    • Journal Title

      Biometrika

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1093/biomet/asac006

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Exponential Concentration in Terms of Gromov-Ledoux's Expansion Coecients on a Metric Measure Space and Its Upper Diameter Bound Satisfying Volume Doubling2022

    • Author(s)
      Ushio Tanaka
    • Journal Title

      Osaka Journal of Mathematics

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Coordinate-wise transformation of probability distributions to achieve a Stein-type identity2021

    • Author(s)
      Tomonari Sei
    • Journal Title

      Information Geometry

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1007/s41884-021-00051-9

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 最小情報コピュラとその周辺2021

    • Author(s)
      清 智也
    • Journal Title

      日本統計学会誌

      Volume: 51 Pages: 75~99

    • DOI

      10.11329/jjssj.51.75

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] NScluster: An R Package for Maximum Palm Likelihood Estimation for Cluster Point Process Models using OpenMP2021

    • Author(s)
      U. Tanaka, M. Saga, J. Nakano
    • Journal Title

      Journal of Statistical Software

      Volume: 6 Pages: 1-22

    • DOI

      10.18637/jss.v098.i06

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 高次元における客観的総合指標の一致性について2022

    • Author(s)
      坂東 拓馬, 清 智也, 矢田 和善
    • Organizer
      多様な高次元モデルの理論と方法論:最前線の動向
  • [Presentation] Series expansion and Pfaffian systems of the von Mises distribution on the torus2021

    • Author(s)
      Kazuya Suzuki, Tomonari Sei
    • Organizer
      2021 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI 2021)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A correlation-shrinkage prior for the 2-dimensional Wishart model2021

    • Author(s)
      Tomonari Sei, Fumiyasu Komaki
    • Organizer
      Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2021)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 最小情報コピュラモデルとその拡張2021

    • Author(s)
      清 智也, 矢野 恵佑
    • Organizer
      統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 多ドメインデータのための最小情報従属モデル2021

    • Author(s)
      清 智也, 矢野 恵佑
    • Organizer
      確率・統計・行列ワークショップ彦根2021
  • [Presentation] Textile set from further linear algebraic and differential geometric points of view2021

    • Author(s)
      清 智也, 田中 潮
    • Organizer
      OCAMI研究集会:統計的推測理論への幾何学的アプローチ
    • Invited
  • [Presentation] Exponential Concentration in Terms of Gromov-Ledoux's Expansion Coecients on a Metric Measure Space and Its Upper Diameter Bound Enjoying Volume Doubling2021

    • Author(s)
      U. Tanaka
    • Organizer
      OCAMI研究集会:統計的推測理論への幾何学的アプローチ
    • Invited

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Published: 2022-12-28  

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