2015 Fiscal Year Research-status Report
大規模欠測を伴う空間系列的超大量非典型データの統合的モデリング
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25330040
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| Research Institution | Sapporo Gakuin University |
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Principal Investigator |
中村 永友 札幌学院大学, 経済学部, 教授 (70207900)
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2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 大規模データ / 混合分布モデル / 非正規・非典型データ / 大規模欠測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は人工衛星で観測される磁気圏プラズマ速度データの統合的な分析を行うための種々の問題解決である．データの特徴的な形式は「離散×不等間隔×方角データ×擬頻度×非対称分布×ノイズ的データの存在×複数成分×大規模×時系列的」という，これまでの統計科学が個別に扱ってきたデータ形式が混在した，非正規・非典型データである．これらの各要素は正則化等の変換により従来の統計手法で処理することは可能であるが，手法をただ単に組み合わせただけでは十分有意が情報抽出はできない．本研究はこれらのここの問題解決を順次行い，時空間統合モデルを作り，最終的な目標としては人工衛星搭載可能なソフトウェアの開発である．
今年度は大規模欠測に関する理論的考察とそのための実装を行った．欠測に対する処置として，データ増大法と積分による埋め込み法の比較検討を行った．その結果，確率分布が比較的単純な場合には積分による埋め込み法が有意であることが確認された．この件の検討にあたって離散確率分布にしたがう乱数の生成を通して，連続型確率分布にしたがう乱数生成法を提案し，ある程度多量の乱数が必要な場合は，ボックス・ミューラー法などの正規乱数生成法より，生成時間や正規性の特徴において優れた生成法であることが確認された．
また欠測がある場合の混合分布の成分数推定の理論的考察を通して，潜在変数を含む統計モデルにおける効果的なブートストラップ標本を通したパラメータ推定法を提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
授業の準備，大学の部長職，他の研究との時間調整のバランスをうまくとることができずに，本研究の理論検証のためのプログラミングの時間やそれをまとめる時間が十分にとることができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度は本研究課題の最終年なので，少なくとも構築した理論を数値実験を通して検証するとともに，実際のデータに対する整合性をとっていく予定である．
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