2023 Fiscal Year Research-status Report
大量かつ多様なデータのための非凸性に基づく統計モデリングと推定アルゴリズム
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22K17859
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
川島 孝行 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (60846210)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 数理統計 / 統計モデリング / 空間スキャン / スパースモデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は主に疫学などの分野で広く使われている空間スキャン統計量を対象として研究を行った。空間スキャン統計量で共変量を扱う枠組みはすでに回帰モデルを通して完成されていたが、そこに新たに正則化を加えた見方をすることで従来より知られていた空間スキャン統計量を含む統一的なモデリングを行えることが可能になった。また、回帰式に少しの変更を加えることでpopulation型などの違いを明確に説明できることがわかった。他にも、スキャンを行う領域を尤度から自然に同定することが可能な推定アルゴリズムの導出も行なった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
理論の結果は出ているが、推定アルゴリズムを実際のデータに適用する段階で止まっており早急に論文化を行いたい。
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| Strategy for Future Research Activity |
数値実験の結果が出しだい論文化を行う。また、推定アルゴリズムのパッケージ化も考えたい。具体的にはR言語でのパッケージ化を行いCRAN上に登録することを目標としたい。
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| Causes of Carryover |
今年度は論文のオープンアクセス費用がかからなかったため。次年度では論文のオープンアクセス費用、もしくは国内および国際会議での発表に際しての費用に充てたいと考えている。
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