| 研究課題/領域番号 |
15K11995
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
前園 宜彦 九州大学, 数理学研究院, 教授 (30173701)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ノンパラメトリック / ハザード関数 / 順位検定 / カーネル型統計量 / 平均二乗誤差 / 漸近理論 / 境界問題 / 密度関数比 / カーネル分布関数推定 / 生存時間解析 / 密度比 / ウィルコクソン検定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では平滑化統計量の提案とそれを応用したノンパラメトリック統計量の平滑化による高精度の推測法の開発に成功した。具体的にはカーネル法を利用した比の形の関数の平滑化推定の改良に成功した。提案した手法は推定量の変動を小さくする直接型推定量で、分母の推定量を積分の変換を通して得るもので、バイアスは増えるときもあるが、分散は一様に縮小するものになっている。また順位統計量の離散性に起因する問題点をカーネル法の活用によって解決することに成功し、有意確率の高次近似の公式の導出にも成功した。さらに有界なサポートを持つ密度関数推定に対する境界問題を解消する推定量を求めた。
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