| 研究課題/領域番号 |
15K00051
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
橋口 陽子 (小野陽子) 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (60339140)
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| 研究分担者 |
橋口 博樹 東京理科大学, 理学部第一部応用数学科, 教授 (50266920)
中川 重和 岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (90248203)
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| 研究協力者 |
小林 英恒
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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 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | ベイズ型リサンプリング法 / 統計量分布特性 / 自動証明 / 統計賞分布特性 |
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| 研究成果の概要 |
2つの正規母集団の平均の仮説検定において, 等分散を前提としないベーレンスフィッシャー問題でブートストラップ法（以下BST法），パラメトリックブートストラップ法（以下PBST法），ベイジアンブートストラップ法（以下，BBST法）で比較を行った.その結果PBST法の精度が他2種法に比べて精度が高い事がシミュレーションの結果確認された．更に，自動証明における証明方針選択へのリサンプリング法の応用を試み，証明過程における方針選択へ果たす役割を検討した．提案規則数の絞り込みが現実的な数にまで削減可能とした．また,統計的手法を用いた証明方針提案試作を行った.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ブートストラップ法（BST法）は,遺伝子解析や分子系統樹の作成など，医療・生命分野に利用されており，今後更なる適用範囲の拡大が予測される手法である．しかし，リサンプリング法が内包する標本への過敏性を考慮し，ビッグデータへの適用を鑑みるならば，多変量データに関する統計量分布の問題を回避することは難しいと思われる．本研究において，BST 法の一般型とも言えるベイジアン型リサンプリング法を多変量データへ適用することにより，その研究成果から，多変量データを扱う上でのリサンプリング法適用上の問題点や，適用が難しい統計量などが明確に示されることが予想される．
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