| Project/Area Number |
17K00066
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
船渡川 伊久子 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (80407931)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 経時データ解析 / 統計数学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数の対象者から時間の経過とともに観測した経時データに対する解析手法のさらなる発展を目的として研究を行った。特に、経時データ解析の中でもいくつかの分野で別々に発展してきたダイナミックモデルの方法論の融合，新たな開発を目指している。昨年度までに、英文書籍「Longitudinal Data Analysis: Autoregressive Linear Mixed Effects Models（経時データ解析：自己回帰線形混合効果モデル）（Ikuko Funatogawa and Takashi Funatogawa）」の出版を行い、線形混合効果モデル、自己回帰線形混合効果モデル、非線形混合効果モデル、成長曲線、状態空間表現などについてまとめた。本年度は、経時データでも特殊な場合である、介入前後の2時点データの経時データ解析について論文発表を行った。無作為化比較試験で後値の不等分散が予想される場合、経時データ解析が解析手法の候補となることを示した。また、申請者は混合効果モデルを基にした自己回帰線形混合効果モデルを以前より提案・開発しているが、自己回帰線形混合効果モデルが経済学など医学以外の他分野でどのように使用されているかの調査を行っており、特にStructural Equation Models（SEM）を基にしたダイナミックモデルとの関係を調査した。SEMは心理・行動・社会学分野等で発展し、近年活況を示している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
年度前半は英語論文や国際学会、国内学会での発表を行い、おおむね順調に進展していたが、2020年にCOVID-19が流行し、研究にさける時間が減少している。
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| Strategy for Future Research Activity |
経時データ解析に関して国際学会で発表し、論文投稿を行う。
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Report
(3 results)
Research Products
(8 results)
