2023 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 – 2025-03-31
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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った推定方程式を解くことで，外れ値にも頑健な推定量への拡張を行った．この方法の特色は，外れ値の割合をKanamori and Fujisawa (2014) などを用いて推定して組み込むことにより，直感的に思いつく形では担保できなかった二重頑健性を担保することに成功している点である．数値実験により，提案手法は効果的に外れ値に対処できることが確認された．当該研究成果は2024年1月に Statistica Sinica 誌に掲載された．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．問題に対する理解が進み，外れ値の形態やEstimandの整理を行っているものの，当初の想定よりも進行が遅れており，１年の延長を申請した．
また，ロバスト統計の観点からは前年に続き順序回帰方向での検討も進め，Okuno and Harada (2023) が計算機統計学の雑誌に採択された．
なお統計的因果推論および欠測データ解析の観点で，バイアスのない推定のためには適切な共変量調整が不可欠であるが，調整変数の選択において偽発見率を制御する研究に取り組み，プレプリントの公開及び計量生物学会年会での発表を行った．当該結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，本年度中に公開に至ったものの，新環境に不慣れであった部分もあり，本研究の中心的課題で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，順序回帰や変数選択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 |
既存のデスクトップPCがまだ使用できたため購入を見送ったことにより次年度使用額が生じた．次年度は当該研究に係る報告・情報収集のための学会参加と，デスクトップPCの購入に使用する計画である．
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