| 研究課題/領域番号 |
17K14233
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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 |
数学基礎・応用数学
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
橋本 真太郎 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 准教授 (60772796)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ベイズ統計学 / 統計数学 / 客観事前分布 / 非正則モデル / 高次漸近理論 / ベイズ統計 / ベイズ予測 / 情報理論 / ロバスト統計 |
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| 研究成果の概要 |
ベイズ統計学における客観的な事前分布の選択に関する研究を行った．特に，非正則モデルに対して３つのアプローチで客観事前分布を導出し，その性質を研究し，成果を発表した．関連する研究として，研究協力者とともに外れ値に頑健なベイズ推定における理論と方法論について客観事前分布の導出も含めて研究を行い，成果を発表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ベイズ統計学においては事前分布の選択が重要であり，理論的根拠を備えた事前分布の選択法はベイズ統計学の客観的な利用において必須である．特に，理想的な条件が成り立っていない非正則な状況は実際問題では自然であるが従来の統計理論が使えないため，事前分布の観点から新たな知見を与えたことは意義あることである．
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