| 研究課題/領域番号 |
16K16019
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
石岡 文生 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (20510770)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 空間スキャン統計量 / エシェロン解析 / 空間集積性 / ホットスポット / クラスター検出 / shinyアプリ / ZDD / スキャン統計量 / 空間線量率 / 時空間データ |
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| 研究成果の概要 |
どこでデータが観測されたかという「位置」情報が付与されたデータ（空間データ）に対し、有意に高い場所の集合（ホットスポット）を検出するための新たな手法を確立した。本研究代表者は、空間データを位相的な階層構造で表現する「エシェロン解析法」を応用したホットスポット検出のためのプログラムを独自に開発しているが、本研究期間においてはこれをさらに発展させ、大規模空間データ、多次元空間データなどを対象にする新たな手法を提案し、各種の実データへの応用、ならびに数値実験によりその有効性を示した。加えて、これら一連の解析を行うためのソフトウェアの開発も進めた。
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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、「エシェロンスキャンに基づくホットスポット検出法」をさらに改良し、大規模空間データや多次元空間データへの適用を可能にするための一手法を提案した。これを実現させることには、近年のビッグデータ解析で力を発揮することが期待される。今後は、従来の地理情報データへの適用のみに限らず、ゲノムデータなどといった他分野への応用も可能と考える。加えて、本研究ではこれら一連の解析を行うためのソフトウェア開発にも力を注いでおり、そのソフトウェア公開による波及効果は極めて高いものと考える。
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