| 研究課題/領域番号 |
17K00042
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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 | 小樽商科大学 |
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研究代表者 |
小笠原 春彦 小樽商科大学, その他部局等, 客員研究員 (70271731)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | モデル選択 / 情報量規準 / 漸近キュミュラント / 漸近バイアス / MallowsのCp / 漸近平均自乗誤差 / 漸近期待予測対数尤度 / キュミュラント / 漸近理論 |
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| 研究成果の概要 |
情報量規準は自然や社会現象を対象とした統計科学のモデルの計量的な選択基準で様々なものがある。最もよく知られているもののひとつは赤池情報量規準(Akaike information criterion, AIC)であり、情報量規準は統計科学において日本人による貢献が大である分野である。AICを含む各種の情報量規準に関してデータにおける観測個体数が大になるときに成立する数学的な性質（漸近理論）を用いて、情報量規準の統計的性質を明らかにし、それらの改良に役立てた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
各種の情報量規準は統計的モデルの計量的な選択基準として有用であるが、その有用性はデータにおける情報量が現実には限られたものであるために確率的なものとしてのみ示される。すなわち、真のモデルが存在する場合でも類似のモデルが併存すれば正しいモデルを常に選択するとは限らない。しかし、情報量規準の性質を数学的な漸近理論を用いることにより明らかにすることで、正しいモデルをより多く確率的に選択するように改良することが可能であり、自然や社会現象の適切な理解と予測等に役立てることができる。
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