| 研究課題/領域番号 |
18K12755
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 関東学院大学 |
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研究代表者 |
平野 敏弘 関東学院大学, 経済学部, 講師 (10816010)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 確率場 / 大規模空間データ / 多重解像度近似 / テンソル補完 / 多変量時空間データ / データサイエンス / 並列計算 / 空間統計学 / 地理空間情報 / 時空間データ |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，大規模な空間データに対する効率的統計解析手法の提案を目標として研究を実施し，主に以下の２点の成果を得た．
第一に，既存の効率的統計解析手法の解像度を増大させる形で拡張した新しい高速な推定・予測手法である「線形射影を用いた多重解像度近似」を提案した．第二に，多変量時空間データに対する時空間相関を考慮した効率的なベイズ的テンソル補完法を提案した．
その他の空間統計学に関連する研究も行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題において得られた２つの研究成果は，大規模空間データに対する新しい効率的統計解析手法を提案したものであり，そのうちの一部は統計学分野の国際学術誌に受理されている．そのため，本研究の成果は一定の学術的意義が認められたと言える．
また，ここであげた２つの研究成果は，空間データが非定常性を持つ場合や非ガウス性を持つ場合にもそれぞれ適用可能なので，例えば地価，交通量，気温・降水量の統計解析において柔軟に運用できる．これらに対する空間データ分析は，不動産市場の分析，交通渋滞の削減，気候変動問題といった応用と密接に結びついており，この点において本研究成果の社会的意義を見出すことができる．
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