| 研究課題/領域番号 |
16K00046
|
|---|
| 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 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
鎌谷 研吾 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (00569767)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 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)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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)
|
|---|
| キーワード | ベイズ統計学 / マルコフ連鎖 / モンテカルロ法 / 確率過程 / Monte Carlo / Markov chain / Stochastic process / Bayesian analysis / 多変量解析 / フィッシャー情報量 / 時系列解析 / 統計数学 / 確率論 |
|---|
| 研究成果の概要 |
ベイズ統計学にあらわれる数値計算のためのモンテカルロ法の研究をおこなった．ひとつは対称なマルコフ連鎖の研究である．既存研究のなかでも最も基本的な，対称なマルコフ連鎖に注目し，その発展をおこなった．同じ性質をもつ手法は知られていない．ふたつめの方向として非対称なマルコフ過程の研究を進めた．英国，オランダの研究者とはじめて定量的な評価をおこなった．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
対称なマルコフ連鎖の研究の成果により，研究開始以前に提案していた手法が，高次元にも，裾の重い分布にも有効に働くことがわかった．おなじ性質を持つ手法は知られていない．また，研究開始前後に，非対称なマルコフ過程の重要性がベイズ統計学者に認識され始めていた．我々がはじめて定量的な評価をしたことによって実際にどの程度有効であるか，どんな場合に有効であるかがよりはっきりわかった．
|
