| 研究課題/領域番号 |
18H03211
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
江口 真透 統計数理研究所, 医療健康データ科学研究センター, 特任教授 (10168776)
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| 研究分担者 |
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
林 賢一 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70617274)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2019年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | メタアナライシス / 動的治療計画 / 情報幾何 / 種の分布モデル / コピュラ関数 / 混合効果モデル / 生存解析 / メタアナリシス / クラスタリング / パレート分布 / 一般化平均 / 幾何平均・算術平均 / ポアソン点過程 / 混合モデル / メタ解析 / 最適治療 / 準線形モデル / クラスター分析 / 混合化効果モデル / コルモゴロフ / 南雲平均 / マルチモーダル / オミックス データ |
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| 研究成果の概要 |
異なるデータを統合する一般化平均による統計予測法の開発のために様々な方向から，新たな提案と実用化に貢献した．異なるデータを統合し，データの異質性を許容しながら総合理解と統一的な決定を獲得するための統計的考察を行った．一般化平均は1930年代にコルモゴロフと南雲に独立に発見された平均の一般化である．特に算術平均，幾何平均，調和平均，対数和指数を含む非常に柔軟な平均を考えることができる．この一般化平均を積極的にデータ学習アルゴリズムに組み込んで動的治療、メタアナライシス、コピュラ関数、混合効果モデル、能動学習、クラスタリング、生存解析、種の分布モデル、情報幾何において新たな提案と実用化を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多くの従来モデリングは線形に限定されたものが多い。しかし、この研究は線形モデルを非線形に結合させるモデリングを提供した。これを準線形モデルと呼んだ。ニューラルネットワークと密接な関係があるが、準線形モデルはデータの解釈を明示的に与えることができる。同時にハイパーパラメータを選択すれば従来の線形モデルに帰着させることもできる。
このように、膨大な線形モデルの研究も相対化した新たなモデリングが可能になったことは学術的な意義が高い。現在進行中であるが個人化治療のための動的治療計画の内容で社会実装するプロジェクトが進行中であり将来性の高い方向が見出されている。
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