2021 Fiscal Year Research-status Report
データ同化による数理モデリングと統計モデリングの融合
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21K15170
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| Research Institution | 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等) |
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Principal Investigator |
大久保 祐作 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任研究員 (60871100)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 統計モデル / 決定論的モデル / ランダム効果 / 因果推論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生態学のあつかう自然現象を説明するには、主に二つのアプローチが考えられる。ひとつはロトカ＝ヴォルテラモデルに代表される数理モデルで、もうひとつは階層ベイズモデルに代表される統計モデルである。いずれも生態学を支える礎で同じ「数学」という道具に基づいているにも関わらず、両者には著しい溝がある。
異なる2つの数理アプローチを「融合」させることは、生態学がフィールドの複雑な現象を理解する上で不可欠である。特に数理モデルの知見を近年発達の著しい統計モデルに組み込むことは、分析結果の解釈性や一般性を高めるために有効な戦略であると考えられる。本研究では、近年の生態学研究で大きな役割を果たしている二つの手法に注目し、2つのアプローチの融合へ向けた新たな手法の確立を目指す。
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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
集団遺伝学で知られる数理モデルの知見をマクロ進化の統計モデルに導入することを目的として枝特異的方向性選択モデル(BSDS)を提案した。また、このモデルは小標本下でも比較的頑健な推定が可能であることを明らかにした。実データへの応用として、この手法を用いて寒冷地に適応したトガリネズミ類の形態進化分析を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
恊働研究者との議論を進め、論文執筆・投稿をすすめる。
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| Causes of Carryover |
世界的な半導体不足の影響で、年度内の発注品受領が見通せなかったため。
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