| 研究課題/領域番号 |
17K00061
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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 | 京都大学 (2021-2022)
同志社大学 (2017-2020) |
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研究代表者 |
原 尚幸 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (40312988)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | グラフィカルモデル / 計算代数統計学 / 因果推論 / Uplift modeling / 統計的因果推論 / 機械学習 / 金融テキストマイニング / MCMC法 / 適合度検定 / マルコフ基底 / 正確確率検定 / グラフ / ベイジアンネットワーク / 空間疫学 / 多重比較 / 統計数学 / 多変量推測統計学 |
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| 研究成果の概要 |
空間疫学モデルを用いて、特定の疾患のホットスポットを検出する際に、罹患数の多さを表す検定統計量の多重性調整P値の計算が必要になるが、従来法では計算コストが高いことが問題とされていた。本研究では、地域間の隣接関係から定義される無向グラフの構造を利用して、そのグラフの分割を用いた分割統治的なアルゴリズムを提案し、その有用性を示した。
また、マルコフ基底や、グラフィカルモデルの推論、推測アルゴリズムに関する成果を、研究書にまとめて公刊をした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
空間疫学モデルにおける多重性調整P値の正確計算は、ホットスポットを高精度に検出するために重要であるが、従来法では計算コストが高いという問題があった。また、近似アルゴリズムも存在はしているが、小標本のときに精度が悪いものであった。今回、地域間の空間的な隣接情報からグラフを定義し、そのグラフの分割を用いた分割統治アルゴリズムによって、正確なP値の計算が、実用時間内で可能になったことは、疫学の研究において意義があるものである。
また、近年の計算代数統計学による、グラフィカルモデルの推論に関する書籍は、和書ではまったくなかったなかで、書籍を刊行したことは、さらなるこの分野の発展に意義があることと考える。
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