Statistical theory and application of spline regression

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 26730019
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Statistical science
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: Yoshida Takuma 鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (80707141)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: スプライン / 高次元回帰分析 / ノンパラメトリック法

Outline of Final Research Achievements

We have developed the statistical theory of spline estimator in various regression models. We have also provided the statistical tools to analyze the high-dimensional data. The theoretical results of our studies have been published as four articles.
Furthermore, four articles related to the results of new spline based regression methods have been published by international journals. Related works have been reported and discussed by 6 international conferences and 7 domestic conferences in the 2014-2018 period.

Free Research Field

ノンパラメトリック統計

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

社会的意義：様々な実用科学で統計学的知見を与えることは重要であり、統計手法の発展と数学理論構築が求められている。推進した研究テーマとその成果は主に非線形構造を持つデータ分析を行い、解析結果の妥当性を保証するものである。
学術的意義：スプライン法は高次元スパース分析で有用であり、関連性成果を得たのは高次元データ分析法の発展に大きく寄与したと考えている。様々なモデルで総合的な理論構築が達成できたことも体系整理に役に立つと考えている。