| 研究課題/領域番号 |
17K00065
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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 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
藤澤 洋徳 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 教授 (00301177)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | ロバスト統計 / 敵対的汚染 / スパース推定 / 非漸近理論 / 収束レート / 逆確率重み法 / 二重頑健推定 / 歪正規分布 / EMアルゴリズム / モメンタム構造 / 一般化線形回帰モデル / 確率的最適化 / 最尤推定 / ダイバージェンス / スパース・モデリング / 潜在変数モデル / MMアルゴリズム / 学習 |
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| 研究実績の概要 |
外れ値などが存在するときに，その汚染によっても推定値がずれにくいパラメータ推定手法として，ロバスト推定がある．データが通常のHuberタイプの汚染よりも強力な，敵対的汚染にさらされた場合に，ロバスト推定の収束レートを調べる研究を進めている．研究の詳細は昨年度に報告しているので省略する．成果を論文にして投稿しているがなかなか採択されていない．理論研究で査読に時間もかかっている．
本年度は，この研究に関連して，特徴量がより緩い裾が重い分布の場合に関して研究を進めた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
理論研究のため時間が想定よりもかかっている．論文がなかなか採択されない．
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| 今後の研究の推進方策 |
論文を再投稿中である．関連研究も早く完成させたい．
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