| 研究課題/領域番号 |
18K12756
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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 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40779716)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 死因予測 / 条件付き分布 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，故人の病歴や症状に関する調査データの特徴を取り入れながら，口頭剖検による死因予測を行うための統計手法を新たに開発した．特に，質問のタイプとしてYes・Noを答える２値型だけでなく，カウント型，カテゴリー型，連続型を一つの枠組みの中で同時に表現することで，従来のアプローチに比べて仮定の弱い統計モデルを考案した．加えて，新たな統計手法に対して，実際の調査データを使って死因予測を行うための計算アルゴリズムも提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
提案手法は口頭剖検のための統計手法として，既存のアプローチに比べて聞き取り調査データの特徴を柔軟に捉えることができるため，発展途上国の死因分布の推定精度の向上や既存分析の妥当性の検証のために役立つと考える．加えて，一般の多変量データ解析のための統計手法としても，提案手法は複雑な相関構造や様々な観測尺度を有する高次元データの分析を目的とするため，部分的に他分野への応用も可能である．例えば，多くの社会調査は多数の質問項目から構成され，項目間の複雑な関係性，頻出する欠損値の存在，異なる観測尺度など，本研究で取り組んだデータの特徴との類似点があると考えられる．
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