| 研究課題/領域番号 |
22300094
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
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| 研究分担者 |
矢田 和善 筑波大学, 数理物質系, 助教 (90585803)
イリチュ 美佳 (佐藤 美佳 / イリチュ 美佳(佐藤美佳)) 筑波大学, システム情報系, 教授 (60269214)
赤平 昌文 筑波大学, 名誉教授 (70017424)
小池 健一 筑波大学, 数理物質系, 准教授 (90260471)
大谷内 奈穂 筑波大学, 数理物質系, 助教 (40375374)
高橋 秀人 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (80261808)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2014年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2013年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2012年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2011年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2010年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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| キーワード | 高次元データ解析 / 多変量解析 / 主成分分析 / 判別分析 / クラスター分析 / ノイズ掃き出し法 / クロスデータ行列法 / マイクロアレイデータ / 高次元データ / パターン認識 / ネットワーク / 幾何学的表現 / 相関検定 / 標本数決定 / グラフィカルモデル / パスウェイ解析 / 多重検定 / 漸近正規性 / 標本数 / 高次元小標本 / HDLSS / 高次元漸近理論 / 変数選択 / 情報量 |
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| 研究成果の概要 |
ノイズ掃き出し法とクロスデータ行列法という2つの高次元PCAを考案した。固有値にパワースパイクモデルを提唱し、固有値・固有ベクトル・主成分スコアの一致推定を与えた。バンド幅信頼領域・2標本問題・判別分析・変数選択・回帰分析・パスウエイ解析等の推測に、先駆的成果をあげた。高次元の特徴量に不偏推定を低コストで与える拡張クロスデータ行列法を考案し、相関係数ベクトルの検定に応用した。多群判別分析を考え、線形判別・幾何学的判別・特徴抽出判別がスパース正則化分類器に優り、誤判別率は高次元で零になることを証明した。研究成果は医学やビッグデータ等多くの領域に応用でき、既存の方法よりも低コスト且つ高精度である。
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