研究課題
基盤研究(C)
時間の経過とともに計測されたデータを関数化処理し、得られた関数化データ集合を対象とした分析方法関数データ解析とよばれている。経時測定データに対して関数データ解析を適用することで、観測時点や観測時点数が個体ごとに異なっていても容易に分析できるという利点がある。本研究では、関数データに基づく統計モデルの発展や、新たな推定方法の提案を行うことで、既存手法では発見が困難であった、データに内在する構造を明らかにし、より解釈の容易な統計モデルを獲得することを目指す。
観測個体それぞれが時間の経過とともに繰り返し計測されたデータに対して、各観測個体を関数として処理し分析を行う統計的モデリング手法を発展させる研究を行った。特に、回帰や分類、空間データの予測など、さまざまな分析目的に応じて、データに内在する特徴を明らかにする方法を提案した。提案した方法それぞれについて、数値実験を通じてそれらの有効性を検証した。また、実際のデータに対して、さまざまな視点からデータの価値を引き出すための分析を行った。
関数データに基づく分類問題に対しては、関数データを効率的かつ精度よく多群に分類する方法を構築できた。また、空間情報を伴う関数データを用いて未観測地点の関数を予測する問題では、予測に用いられるデータの地点を選択する方法を導出した。このような地点の選択ができる方法はこれまでに提案されておらず、学術的意義は高いと考えられる。さらに、長期栽培される農作物を分析するための統計モデルとその推定法を提案することで、これまでは農家が肌感覚で捉えていた環境要因や季節と収量との関係を定量化することができた。この結果は、実際に栽培を行う農家に対してフィードバックを与えられるという点で意義のあるものと考える。
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