| 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 2020)
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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や新たな開発を目指している。これまでに、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）（Springer）」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。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いる。本年度は、心理・行動・社会学分野等で発展し、近年活況を示しているStructural Equation Models（SEM）を基にしたダイナミックモデルとの関係を特に調査した。その結果、潜在変化スコアモデルのひとつであるdual changeモデルと自己回帰線形混合効果モデルは密接に関連している。SEMとの関連について国際学会および国内学会で発表を行った。また、自己回帰線形混合効果モデルで連続型の時間が共変量である場合の解釈について国際学会で発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19の流行のため、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学会で発表し、論文投稿を行う。
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Report
(4 results)
Research Products
(12 results)
