| 研究課題/領域番号 |
16K16014
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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 | 統計数理研究所 (2018)
千葉大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
長島 健悟 統計数理研究所, 医療健康データ科学研究センター, 特任准教授 (20510712)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 生存時間解析 / 情報量規準 / サンプルサイズ設計 / モデル選択規準 / レアイベントデータ / 情報量基準 / モデル選択基準 / 統計数学 / サンプルサイズ |
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| 研究成果の概要 |
レアイベントデータにおけるCox回帰モデルの推測手法として用いられている，Heinze & Schemperの方法の理論的な特性について検討し，キュムラントにおける条件が成り立つことの証明，回帰パラメータの推定量の一致性の証明，理論的に妥当なAIC型およびBIC型のモデル選択規準の提案を行った．本研究の成果については，学術論文誌へ掲載され，また学会発表を行い，研究概要を解説したウェブページを公開済みである．
また，生存時間を評価指標としたときのサンプルサイズ設計手法について検討し，頻用されている既存法の計算式に誤りがあることを示し，妥当な計算式を提案した．この結果は学術論文誌へ投稿中である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，特にレアイベントデータにおけるCox回帰モデルにおける，各種統計量の漸近的性質等を明らかにし，新たな手法を提案した．これらの結果は同様の条件下でのさらなる応用・手法開発に繋がると考えられ，本研究の学術的意義は高いと考えられる．また，実際の臨床研究データへの適用や統計ソフトウェアの公開など，手法を実際に利用する際に活用できる参考情報も提供した．将来的には，臨床医学分野での共同研究を通じ，既存の方法では妥当な評価ができないケースにおける応用を目指す．臨床研究の成果として新たな知見が得られれば，実社会に貢献することが可能であり，意義深い結果をもたらすことが期待される．
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