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2014 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

Research Project

Project/Area Number 24700275
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

清水 昌平  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (10509871)

Project Period (FY) 2012-04-01 – 2016-03-31
Keywords国際情報交換 / 米国 / 潜在共通原因 / 因果探索
Outline of Annual Research Achievements

本年度は潜在交絡変数を許す方法の研究開発を行った。潜在交絡変数の存在は、観察データによる因果分析と実験データによる因果分析の最大の相違点であり、最大の困難でもある。

また、ヘテロ集団へ対応するために潜在クラスがある場合への拡張も平行して行った。この拡張は、非線形モデルへの拡張と見なすことも出来る。

実データによる方法論の検証については、前年度に考案した方法を脳活動計測データの模擬データや実データに適用し、実用上の課題がいくつか見つかった。それらを考慮した脳科学への応用方法が見つかり、現在予備解析を実施中である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

方法論研究についてはおおむね順調に進展している。実データ応用についても、実用上効いてきそうな課題を洗い出すことは予定通りできたと考えている。

Strategy for Future Research Activity

最終年度は、これまでに研究開発した方法論を実データへ適用する。そして、実質科学に関する成果を上げたい。

Causes of Carryover

残額が20円生じたが、20円で購入できる必要な物品がなかったため。

Expenditure Plan for Carryover Budget

来年度は最終年度であり、残額が残らない計画を立てる。

  • Research Products

    (6 results)

All 2015 2014 Other

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results,  Acknowledgement Compliant: 1 results) Presentation (4 results) (of which Invited: 3 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Bayesian estimation of causal direction in acyclic structural equation models with individual-specific confounder variables and non-Gaussian distributions2014

    • Author(s)
      Shohei Shimizu and Kenneth Bollen
    • Journal Title

      Journal of Machine Learning Research

      Volume: 15 Pages: 2629-2652

    • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
  • [Presentation] 構造方程式モデルによる因果探索と非ガウス性2015

    • Author(s)
      清水昌平
    • Organizer
      数学協働プログラム(数学・数理科学と諸科学・産業との協働によるイノベーション創出のための研究促進プログラム) ワークショップ: 確率的グラフィカルモデル
    • Place of Presentation
      電気通信大学, 東京
    • Year and Date
      2015-03-20
    • Invited
  • [Presentation] Estimation of causal direction in the presence of latent confounders and linear non-Gaussian structural equation models2014

    • Author(s)
      Shohei Shimizu
    • Organizer
      Causal Modeling and Machine Learning (Post-ICML workshop)
    • Place of Presentation
      Beijing, China
    • Year and Date
      2014-06-25
    • Invited
  • [Presentation] A non-Gaussian approach for estimating possible causal direction in the presence of latent confounders2014

    • Author(s)
      Shohei Shimizu
    • Organizer
      Conference on Statistics and Causality 2014
    • Place of Presentation
      Vienna, Austria
    • Year and Date
      2014-05-23
    • Invited
  • [Presentation] 潜在クラスが存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法2014

    • Author(s)
      田中 直樹, 清水昌平, 鷲尾 隆
    • Organizer
      第28回人工知能学会全国大会
    • Place of Presentation
      ひめぎんホール, 愛媛
    • Year and Date
      2014-05-13
  • [Remarks] 清水昌平

    • URL

      https://sites.google.com/site/sshimizu06/indexj

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Published: 2016-06-01  

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