2022 Fiscal Year Research-status Report
欠測データ解析の枠組みに基づく外れ値のモデル化と偏りがなく効率的な推定量の開発
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22K21286
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| Research Institution | Tokyo Medical University |
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Principal Investigator |
原田 和治 東京医科大学, 医学部, 助教 (40964036)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Keywords | ロバスト統計学 / 欠測データ解析 / 統計的因果推論 / 順序回帰 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
申請者である原田は，統計的因果推論における逆確率重みづけ推定量（IPW推定量）および二重頑健推定量（DR推定量）について，密度関数のべき乗で重みづけを行うことで，外れ値にも頑健な推定量への拡張を行った．当該研究成果は2022年度はじめに Statistica Sinica 誌に受理された（なお当該雑誌は掲載の順番待ち状態になっており，実際に掲載されるのは2024年1月号の見通しである．現在は本誌が作成したプレプリントがwebsite上で公開されている．）当該研究で得た知見は，欠測データ（統計的因果推論）の枠組みと外れ値への頑健性を結びつける重要なアイデアにつながっている．申請者は引き続き検討を進め，欠測データの枠組みから外れ値に頑健な推定量を捉えなおす試みについて，理論的検討やシミュレーション実験を通して，課題の理解と解決に向けて研究を進める計画である．
なお，ロバスト統計の観点からは，目的変数を順序統計量として扱い，累積分布関数を推定対象とすることもまた，外れ値や分布形状の影響を受けにくいという意味で有力なアプローチである．例えば順序回帰モデルは通常順序性のあるカテゴリカル変数に適用されるが，それを連続変数に適用した研究も知られている．しかし，より柔軟性を確保した順序回帰モデルに対しては，説明変数の値によっては累積分布関数が非単調になるなど，問題が残されていた．当該問題に関しても，解釈性を確保しながら柔軟性を得る順序回帰モデルの研究として取り組み，成果はプレプリントとして公開済みである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
申請時には査読中であった論文が，Major Revision を経て，本年度中に採択されたものの，新環境に不慣れであった部分もあり，本課題でもっとも関心のある，欠測データの枠組みから再解釈する試みについては，具体的な成果（学会発表，論文投稿）につなげられていない．しかし，順序回帰方面での研究をはじめ，ロバスト統計の手法に関する理解は当初より深まっている．
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| Strategy for Future Research Activity |
欠測データの枠組みから再解釈する試みについては，具体的な成果（学会発表，論文投稿）につなげられるよう，理論的検討やシミュレーション実験を推し進める．
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| Causes of Carryover |
物品費については，現在使用可能なデバイスがまだ十分機能する状況であったため，ワークステーションの購入を見送ったことにより，支出が計画よりも少なかった．また，論文購入費に関しても，学内からアクセスできる文献を利用したり，著者に問い合わせるなどして，個別購入を控えることが出来たため，予定よりも少額となった．旅費・その他については，コロナ禍の影響を考慮し国外学会への参加を見送ったことや，参加予定だった主要な学会で発表予定がなかったため，本課題とは別の予算で支払ったことなどによる．次年度は国際学会（ISCB）や，国内の遠方で行われる学会に参加予定である他，ワークステーションも購入する予定である．
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