統計的多様性に対する推測の深化

• Project/Area Number: 21K13836
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 12040:Applied mathematics and statistics-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 佃 康司 九州大学, 数理学研究院, 准教授 (30764972)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 統計的多様性 / 高次元データ / 確率分割 / 共分散行列 / 統計的漸近理論

Outline of Research at the Start

統計学の目的の一つは，興味がある個体の集団である母集団の情報について，その一部である標本から推測することである．近年は観測されるデータが高次元化しており，統計解析の手法についても対応が求められている．本研究では母集団の統計的多様性の推測を対象とし，「高次元データを念頭においた場合の，母集団の統計的多様性を評価・比較するための理論的に正当化された方法を確立する」ことを目指した研究を行う．