| 研究課題/領域番号 |
15K00065
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
統計科学
|
|---|
| 研究機関 | 独立行政法人大学入試センター |
|---|
研究代表者 |
櫻井 裕仁 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 准教授 (00333625)
|
|---|
| 研究分担者 |
汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究院, 教授 (10270414)
|
|---|
| 研究協力者 |
田栗 正章
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | block resampling / moving block bootstrap / circular block bootstrap / stationary bootstrap / ブロック・リサンプリング法 / ブートストラップ法 / 平均の有意差検定 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，2群の母集団分布が未知で，各群が縦断的データとして与えられる場合について，2群の平均に差があるか否かを検討するための統計的仮説検定法に関する研究を行った。本研究で対象とした2群の平均比較の問題において，いくつかのブロック・リサンプリング法の適用可能性を明らかにした。また，各群のサンプルサイズが比較的小さい場合においても，従来の方法よりも検出力の高い検定法をいくつか構築することができた。
|
