| 研究課題/領域番号 |
17K12650
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
伊森 晋平 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 准教授 (80747345)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 補助変数 / 変数選択 / 情報量規準 / 不完全データ解析 / 多変量解析 / 数理統計学 / 成長曲線モデル / 統計的モデリング / 統計数学 / 統計科学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，興味の対象である主要変数のモデリング精度を向上させるために，補助変数を用いた手法の開発に取り組んだ．潜在変数を含む不完全データにおいて，補助変数を活用して構築されたモデルの良さを情報量規準によって測り，有用な補助変数を選択する手法を開発し，他の規準量との関係を示した．また，補助変数の数が多い場合に用いるスクリーニング法の提案や共変量シフト下での補助変数を選択するための情報量規準の導出も行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報資源の有効利用の観点から，補助情報の活用は重要な問題である．しかしながら，補助変数の活用は常に主要変数のモデリング精度を向上させるとは限らず，悪影響を与える可能性もあることから，補助変数の適切な活用が求められる．したがって，本研究で行った有用な補助変数の選択手法など，補助変数を活用する手法の開発は大きな意義があると考えられる．また，関連分野でも一定の研究成果を得ており，今後の補助変数の活用に関する研究が発展する手助けになると期待できる．
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