| 研究概要 |
平成17年度から18年度にかけての研究期商において,以下の研究成果を得た.
1)因果ダイアグラムに関する識別可能性に関する研究
因果ダイアグラムを識別するための外的操作の効率的適用基準について研究し,因果ダイアグラムを復元させるのに十今な外的操作変数集合の選択基準を与えた.また,矢線への介入効果という新しい概念を定式化し,この識別可能条件を求めた.
2)従属な競合リスクでの識別可能条件に関する研究
従属な競合リスクモデルとして、複数の従属なリスクが共変量を与えたもとで条件付き独立というモデルを想定し,高次元の共変量を低次元に縮約できるための識別可能条件を与えた.
3)有限混合分布モデルの識別可能条件に関する研究
有限混合分布を識別可能とするために母数空間に制約を設けるアプローチにおいて,位置・尺度分布族という広範な分布において,最尤推定値が一致性をもつ必要十分条件を明らかにした.
4)殆直交表を用いた要因効果に識別可能性に関する研究
L36直交表に6水準因子を割付ける方法を調べ,直交条件とともに,最小の交絡ですべての要因効果が推定可能となる殆直交割付けのための表を作成した.
5)マハラノビス距離を用いた非対称的判別手法での誤判別率に関する研究
MTS(マハラノビス・タグチ・システム)の名で近年普及している非対称的判別手法において,トレーニングデータから求めた判別式において将来の標本を誤判別する割合を理論的に求め,MTS法における判定値に改良を与えた.
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