| 研究課題/領域番号 |
15K15949
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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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 (2016-2018)
大阪大学 (2015) |
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研究代表者 |
廣瀬 慧 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (40609806)
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| 研究協力者 |
山本 倫生
永田 晴久
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | スパース正則化 / Prenet正則化 / ロバスト推定 / スパース推定 / 因子分析 / 正則化法 / 因子回転 / 因子回帰 / グラフィカルモデル |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の成果は，主にスパース正則化法による因子分析の新たな手法の提案である．まず，因子分析における正則化が，因子回転の一般化であることを理論的に示した．その結果，Lassoタイプの正則化と因子回転の関係性の考察，Prenet (Product elastic net)正則化などの新たな正則化法の提案，さらには因子回帰モデルへの拡張など，様々な研究へと発展した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
因子回転は50年以上前から使われている古い手法であるが，それを一般化した正則化法を使うことにより，高次元データのスパース推定や完全単純構造によるクラスタリングなど，今までできなかったような解析ができるようになった．また，本研究課題でRパッケージを作成して公開したことにより，誰でも容易に正則化因子分析を使えるようになった．
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