| 研究課題/領域番号 |
11680437
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学
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| 研究機関 | 群馬大学 |
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研究代表者 |
関 庸一 群馬大学, 工学部, 助教授 (90196949)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2000
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| 研究課題ステータス |
完了 (2000年度)
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| 配分額 *注記 |
3,300千円 (直接経費: 3,300千円)
2000年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
1999年度: 2,400千円 (直接経費: 2,400千円)
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| キーワード | 樹形回帰分析 / データマイニング / MDL規準 / 交互作用効果 / 線形回帰 / ポアソン複合分布 / 要介護度認定 / 介護保険制度 / サービス量分布 / 分岐規準 |
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| 研究概要 |
データマイニングのためのモデルとして、データの自動層別を行う樹形回帰モデルを取り上げ、以下の点について一般的な場合に拡張する推定方法の提案とその適用を行なった。
1.加法的な変量の利用を許す一般化
目的変量の残差を保持する算法を開発することで、各決定節での説明変量の目的変量への効果がそれ以下の部分木において共通であれば、線形回帰項として決定節に採用を許す算法を開発した。この際、分岐変数の選択基準として、交互作用効果の大きさを基準とした木の成長法を採用することにより、従来の樹形回帰モデルに比べ、単純な分岐で多様な効果を推定することを可能とした。
2.目的変量の確率分布に関する拡張
これまでの樹形回帰分析では目的変量が正規分布する場合が検討されてきているが、これはサービス時間のように負の値を取らないデータに対しては、厳密には適用できない。サービス量に適合する分布として、ポアソン複合指数分布を検討し、樹形モデルの各リーフにおいて、目的変数がこの分布に従う場合について、対応する数値計算法を開発した。
3.実証データでの樹形回帰分析の応用
樹形回帰分析の応用として、介護保険制度の基礎となった統計モデルの解析過程を整理するとともに、関連した分析を行ない、提案方法の評価を行なった。
今後の課題としては、提案アルゴリズムの計算量の低減が挙げられる。また、応用場面としては、提案法を、厚生省病院管理研究所と共同研究中の介護保険法関係の要介護度決定のためのデータなどに応用し、従来の方法に対して改良モデルを提案することが課題となる。
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