無限次元統計モデルに基づくベイズ予測理論の構築とデータ解析手法の開発

• 研究課題/領域番号: 22H00510
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
• 研究分担者: 諸星 穂積 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (10272387) ; 村松 正和 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (70266071) ; 田中 冬彦 大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (90456161) ; 奥戸 道子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (90887564)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 41,860千円 (直接経費: 32,200千円、間接経費: 9,660千円); 2024年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円); 2023年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円); 2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
• キーワード: ベイズ予測 / 統計モデル / 理論構築

研究開始時の研究の概要

統計モデルに基づく予測についての統計的決定理論の構築と、それに基づく統計モデリングとデータ解析手法の開発を行う。特に、無限次元のパラメータ空間を有限次元の部分空間と残りの次元に分解して考えることにより、今まで十分に扱えなかった無限次元の問題でのインプロパーな事前分布に基づく許容的な推定や予測について議論することができる。理論的に保証された方法を用いたデータ解析を行う計算統計学的手法を開発するとともに、無限次元統計モデルに基づく開発した手法を用いた脳科学におけるデータなどの実データ解析を行う。