| 研究課題/領域番号 |
21K11783
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
杉本 知之 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (70324829)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021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 | 生存時間解析 / コピュラモデル / 計数過程 / ランダム効果解析 / 層別解析 / 木構造モデリング / 多変量標本分布 / 計算機統計 / 数理統計学 / 医学統計学 / 生存解析 / 決定木 / 確率過程 / 統計的推測 / 多変量解析 / 生存時間データ / 不完全データ / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，不完全情報を伴うときの多次元の事象時間データの推測の理論，方法論，その機械学習法の展開を如何にすればより有意義に構築できるかを明らかにしていく．事象時間データの多次元推測では，点過程のマルチンゲール接近法を，時間方向だけでなく，イベントの種類といった多次元方向にも展開する必要があるため，先行研究の結果(Sugimoto et al, 2020)を利用して発展させていく。多次元化のモデリングには，いくつかの不完全情報を含むことも必須であり，これらのことを考慮して，より有意義な多次元推測と機械学習を組み込む展開を研究する．
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| 研究成果の概要 |
(1)層別解析における試験間変動の正規ランダム効果モデルの推測理論の精緻化を研究した．2値データのMantel-Haenszel型の層別解析法において計算代数統計による正確計算の研究をログランク検定に応用した．(2)Cox回帰での時間変化共変量の利用のための多重代入法の研究を行い，2変量生存時間モデルに対する群逐次デザインの研究を発展させた．コピュラ型の相関構造をもつ2変量イベント時間データに対して，セミ競合リスク問題の推測の理論と方法を研究し，NPMLEのための計算理論，ログランク統計量の修正に関する研究を行った．これらの研究における諸問題にいくつかの解決法を与え，研究論文等にまとめた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
層別解析は交絡調整の伝統的な統計手法だがランダム効果モデルといった多用される方法論においても，その標本分布は精緻化されていない側面があったが，本研究によりそれらの問題を有意義に解消する基盤が創出できた．多次元データのとり扱いに必要となる多変量分布論において多変量正規分布を有意義に超えるものは多くないが，本研究ではコピュラ型相関をもつ2変量分布をイベント時間データに定式化し，医学統計の応用において興味ある展開のいくつかを惹き出した．今後において決定木やランダムフォレストといった機械学習の方法に層別解析の方法論を融合させていくための足掛かりを得ることができ，学術的および社会的意義をもつ．
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