| 研究課題/領域番号 |
16K00056
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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 | 成蹊大学 |
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研究代表者 |
田中 研太郎 成蹊大学, 経営学部, 教授 (00376948)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016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 | 実験計画法 / 計算代数統計 / 統計数学 / 自動定理証明 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では統計分析手法の自動導出技術の開発を行いました。その大きな成果の1つとして、実験計画法における計画行列と呼ばれるものを自動的に作成する方法の構築とその動作に対する理論的な補助を行ったことが挙げられます。また、これに派生する研究成果として、3水準の場合のロバストなパラメーター設計において、カンファレンス行列というものを用いたときの最適な推定量の導出をおこないました。さらに、その推定量の精度の保証などについて、理論的な結果を与えることに成功しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報技術の発達とともに、今後、多種多様な大量のデータが独自の困難性を伴って得られるようになっていくと思われます。つまり、データ量の増加だけではなく、その形式や種類の細分化が指数的速度で進むことが予測されます。そういった状況において、それぞれの分野でそれぞれのデータ形式に特化した分析のエキスパートを育成していくことは、限られた人的資源の中では不可能に近いと考えられます。本研究は統計分析手法の自動導出を目的としており、その成果を応用することで、エキスパートでなければ扱えなかったようなデータに対しても、誰でも手軽に分析ができるようになり、非常に大きな意義があると考えられます。
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