| 研究課題/領域番号 |
22700292
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 早稲田大学 (2012)
青山学院大学 (2010-2011) |
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研究代表者 |
藤本 悠 早稲田大学, ナノ理工学研究機構, 研究員 (40434302)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2010年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 統計的学習理論 / 情報量 / 統計モデル / 独立性の一般化 / 情報基礎 / 機械学習 / 統計科学 / 統計的独立性 / 統計数学 / copula |
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| 研究概要 |
本研究では統計量の算出の際にデータの偏り等に対してロバストな推定を実現するBregman情報量と対応付けて導出される統計モデルのクラスに着目し,実際のデータ解析への応用を視野に入れたモデルの性質の解析や推定方法の提案を行った.特に情報量との対応付けの過程で導出される正値間の乗算則の拡張を用いることで統計的独立性の一般化を行なった.これにより条件付き独立性を仮定するような既存のデータ解析の枠組みを拡張でき,判別や回帰の精度の改善が可能となることを示した.
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