2013 Fiscal Year Research-status Report
複数データセットからの高次元因果ネットワーク推定法の開発と生命科学への応用
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24700275
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
清水 昌平 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (10509871)
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| Keywords | 因果推論 / 構造方程式モデル / 因果方向推定 / 非ガウス |
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| Research Abstract |
今年度は、LiNGAMモデルを未観測交絡変数のある場合へと拡張すると共に、未観測交絡変数の影響に頑健な推定法を提案した。その研究成果は国際学術雑誌Neural Computation誌に掲載された(Tashiro et al., 2014)。また前年度開発した複数データセット利用のフレームワークと組み合わせて、未観測交絡変数がある場合についても、複数データセットを融合することで推定精度が大幅に向上することを数値実験で確認した。また別のアプローチとして未観測クラスがある場合の推定法についても研究し、国内学会及び国際ワークショップで発表を行った(田中ら, 2014; Tanaka et al., 2014). それ以外には、時間的に因果構造が変化するような場合に対応するため、複数データセット融合のアイデアを拡張し、経時データにおける因果構造推定法を提案した。これも国内学会及び国際会議で発表した(門脇ら, 2014; Kadowaki et al., 2014)。
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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
特に、方法論の理論面については順調に研究が進んでおり、未観測交絡変数がある場合の推定について雑誌論文が1件出版され、関連のテーマについて国際会議で2件, 国内学会で2件の発表を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初計画通りに進める。特に、次の課題として実際の生命科学データへの応用がある. まずは、脳活動計測データの模擬データを用いて方法論の検証を行う。つづいて実際の脳活動計測データの分析に取り組みたい。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
当初計画より旅費、謝金の使用額が少なかった。本年度は配属学生が少なかったためである。
次年度以降、配属学生も増える見込みで、旅費、謝金の使用額も増えると思われる。
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