| 研究課題/領域番号 |
15H02669
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
統計科学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
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| 研究分担者 |
乾 敏郎 追手門学院大学, 心理学部, 教授 (30107015)
春野 雅彦 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 研究マネージャー (40395124)
野村 泰伸 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (50283734)
村田 昇 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60242038)
森川 耕輔 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (40824305)
小林 康 大阪大学, 生命機能研究科, 准教授 (60311198)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2018年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2017年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2016年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2015年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ / 脳科学・脳情報 / causality / missingness / cyclic model / big data / sparse modeling / 欠測データと生体情報 / スパースコーディング / 測定誤差 / Causal inference / Bayesian inference / うつ病 / 多重指標 / missing data analysis / ランダムネスの効用 / 脳情報 / 欠測値データ / モデル選択 / 一般化線形混合モデル / セミパラメトリック法 / 強化学習 / ワーキングメモリ / 脳信号 / 順序カテゴリカルデータ / 脳科学 / 多次元尺度法 / 項目反応理論 / 脳内ネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった．小規模セミナーは大阪大学において13回開催し計15件の講演があり，それぞれの講演に対して詳細な議論を行った．以上の活動が公刊された学術論文に結実している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会的かつ学術的に最も顕著な研究成果は巡回因果モデルの開発である．循環する可能性のある因果関係は社会的に大きな需要があるにもかかわらず，その基本的なコンセプトが成熟しなかったが故に，研究対象となることが殆ど無かった．本研究において発展させられた非線形関係を想定するモデルは，巡回因果モデルによる解析の嚆矢となることが期待される．欠測・欠損データ解析での理論研究は今までの学術研究を完全化させることに貢献する．また，欠測・欠損データ解析のための（数学的）条件を緩和することは，その適用範囲を広げることであり，応用にも貢献できる可能性がある．
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