| 研究課題/領域番号 |
18K18008
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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60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 明治大学 (2021-2022)
北海道大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
廣瀬 善大 明治大学, 総合数理学部, 専任准教授 (10637391)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 数理統計学 / スパース推定 / 情報幾何学 / ベイズ統計 / オッズ比 |
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| 研究成果の概要 |
オッズ比と呼ばれる量の統計学的な側面について調べた．オッズ比は，イベントの起こりやすさの指標であるオッズを考え，２つのオッズの比をとった量である．本課題ではたとえば，オッズ比についてベイズ統計におけるマッチング事前分布と呼ばれる確率分布を考察した．また，一般的なパラメータの扱いとして，オッズ比が自然パラメータと呼ばれるパラメータになることを利用して，統計学的なスパース推定の方法を提案し，数値実験によりその性能を評価した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
オッズ比は統計学の理論においても実用においても重要な量である．また，ある問題設定でオッズ比を含む自然パラメータと呼ばれるパラメータも，理論と応用の両面で頻繁に利用される．本課題では，統計学の問題として分割表や回帰，時系列などを想定し，これらのパラメータの推定を考察することにより，推定問題の性質の調査や，それを活かした推定方法を提案したという点で学術的意義がある．また，応用分野（物理化学）への推定の適用にも取り組んだ点にも学術的意義がある．
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