| 研究課題/領域番号 |
17K03665
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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 |
経済統計
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
西郷 浩 早稲田大学, 政治経済学術院, 教授 (00205626)
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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 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2017年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | 統計調査法 / 外れ値 / 世帯調査 / 事業所調査 / 統計調査 / 調査票の審査 / 事業所・企業調査 / 外れ値の検出 / 頑健推定 / 経済統計学 / 頑健性 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
統計調査データを集計する際に発生する外れ値の検出と処理について研究した。実際の調査において発生する外れ値の性質を調べるため、経済統計研究会を定期的に開催した。1年に4回、合計で12回開催した。外れ値発生の頻度が高く、かつ、外れ値処理の影響が大きい統計を中心に、統計作成者を講師としてまねき、討論した。経済統計研究会における討論にもとづいて論文を構想した。その成果は、おもに『統計』（日本統計協会）に発表したほか、現在、2つの論文を学術誌に投稿している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
統計調査における外れ値は、集計結果に影響を及ぼす。その的確な処理は、調査結果の集計精度向上に役立つ。統計調査における外れ値は、調査対象（世帯調査・事業所調査）に応じて性質が異なる。また、外れ値の発生頻度は、統計基準（産業分類など）によっても左右される。数理的な性質とともに、統計調査の周辺の条件も考慮しながら外れ値の検出と処理方法を研究することが本研究の特徴である。この研究の結果、統計調査の集計結果の安定することが期待できる。
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