| 研究課題/領域番号 |
21K11786
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 岡山大学 |
|---|
研究代表者 |
石岡 文生 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (20510770)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | エシェロン解析 / 空間スキャン統計量 / 空間集積性 / ホットスポットクラスター / shinyアプリ / 時空間集積性 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
「興味のある対象が、ある特定のエリアに集中しているか？」を統計的に検証（ホットスポットクラスターの検出とよぶ）することは、データ解析における関心事の１つである。本研究では、同位相を持つ領域（エシェロン）にデータを分類する事でホットスポットクラスターの有無を評価する「エシェロンスキャン法」を基盤としながらも、そこに確率過程的な枠組みを取り入れることで、さらなる大規模な時空間データに対しても高い精度でホットスポットクラスターを検出できる新手法を確立する。加えて、ユーザーが扱い易い「対話的な操作」と「結果の見える化」に重点をおいたそのソフトウェアの開発と公開も目的とする。
|
| 研究実績の概要 |
2023年度は，以下について特に重点的取り組んだ：1.提案手法の実データへの適用，2.提案手法によって検出されたホットスポットの信頼性評価のための新指標の開発，3. 連続量に対する提案手法の適用。
1. 昨年度に達成した成果を踏まえ，本研究課題の主要目的である「エシェロン法を基盤としたホットスポット検出のための新手法」について，今年度はその有効性を実データ分析において検証し，またデータ分析結果を適切に可視化し解釈するための努力を行った。特に，ホットスポットの時間的な変化における解釈と可視化の方法について，新たなアプローチを模索した。なお，実際に扱ったデータは日本におけるCOVID-19陽性者数であり，都道府県別や市区町村別など複数のパターンについて分析を行った。これらの成果を国際学会JGS2023およびIASC-ARS2023で発表した。
2. 「検出されたホットスポットが，真にホットスポットであると言えるか？」を検証することは重要な関心事の一つである。そこで，提案手法で検出されたホットスポットの信頼性評価のための新たな指標の開発に取り組んだ。本研究で提案しているエシェロン法は，データを階層構造で表現し，その階層構造に基づいてホットスポット検出を行う。この特性を利用し，階層構造から読み取れる各領域の位相的な関係を指標に組み込むことに挑戦した。これらの研究成果を国際学会IASC-ARS2023および国内の研究集会で発表した。
3. 本研究で利用する空間スキャン検定は，先行研究において主に「カウントデータ（離散値）」を対象としている。そこで，本研究の延長として，「離散値をとらないデータに対する提案手法の適用」について研究を開始し，まずはシミュレーションによる有効性の検証に着手した。この成果を日本計算機統計学会で発表した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究計画の目的①に掲げた,【「大規模時空間データ」に対して「任意の形状をしたホットスポット」を「高速に検出」し、かつ「信頼性の高い」ホットスポットを検出するために、エシェロンスキャン法を基盤とした新手法を確立する】について，昨年度までに一定の成果を挙げることができ，今年度も引き続きその新手法の実データへの応用に力を注いだ。一方で，目的②に掲げた【目的①の手法を実行でき、さらにその結果を対話的に地図上に可視化するソフトの開発と公開】について，昨年度の推進方策に掲げた「エシェロン法のプログラムの改善」についてはまだ着手できていない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題である「エシェロン法のプログラムの改善」について引き続き取り組む。今年度は，申請者が公開しているRパッケージに微修正を加えることはできたが，目標として掲げているアルゴリズムの見直しとコードの修正には至っていない。この問題の改善を通じて，「大規模時空間データへの対応」や「webアプリケーション開発」における計算コスト問題の解決が期待され，今後の関連研究の効率化に大きく寄与することが見込まれる。
|
