2014 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
22300094
|
|---|
| Research Institution | University of Tsukuba |
|---|
Principal Investigator |
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢田 和善 筑波大学, 数理物質系, 助教 (90585803)
イリチュ 美佳(佐藤美佳) 筑波大学, システム情報系, 教授 (60269214)
赤平 昌文 筑波大学, 名誉教授 (70017424)
小池 健一 筑波大学, 数理物質系, 准教授 (90260471)
大谷内 奈穂 筑波大学, 数理物質系, 助教 (40375374)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2015-03-31
|
| Keywords | 高次元データ / 多変量解析 / パターン認識 / ネットワーク / マイクロアレイデータ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
研究計画の最終年に当たる平成26年度は、(1) 高次元データの効率的ネットワーク推定法の確立、(2) 高次モーメントを利用したパターン認識法の確立、という2つの目的を掲げた。(1)では、遺伝子ネットワークを構築するための遺伝子のグループ間検定を考えた。従来のネットワーク推定法は計算量が膨大となり、数千という遺伝子でも現時点の計算機の性能では十分な解が得られず、また、遺伝子の依存関係を明らかにするには標本数が不足する。青嶋と矢田は、本研究課題で開発した拡張クロスデータ行列法を用いて、高次元データに対して低い計算コストで検定統計量を作り、有意水準と検出力の両方に精度を保証するネットワーク推定法を構築した（投稿論文1）。(2)では、高次元データの非ガウス性と非線形性を高次モーメントによる幾何学的表現で捉え、分類器の族を考えた。これにより、高次元データの分類器を統一的に扱う理論を構築し、最適性を論じることができる。青嶋と矢田は、分類器の推定、精度に関する一致性・漸近正規性、変数選択に至るまで、統一的な理論と方法論を確立した（投稿論文2）。
青嶋は、6月にスペインで開催された 2nd International Society of NonParametric Statistics で招待講演を行い、3月に台湾で開催された Workshop on Statistical Methods for Large Complex Data で基調講演を行った。また、青嶋は、7月に台湾で開催された 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting で研究課題に関する招待セッションを企画し、11月には研究課題に関するワークショップを筑波大学で開催する等、国際的な視野で研究成果の発表と情報交換の場を設けた。
|
| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
|
