研究課題/領域番号 |
23H03358
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
小区分61030:知能情報学関連
合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 統計数理研究所 |
研究代表者 |
庄 建倉 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (70465920)
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研究分担者 |
岩田 貴樹 県立広島大学, 公私立大学の部局等(庄原キャンパス), 准教授 (30418991)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2023年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
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キーワード | Hawkes点過程 / MCMC / EMアルゴリズム |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、データ解析に広範に適用しているホークス型点過程を考慮し、近年登場した各種の拡張Hawkesモデルに対してベイズ型推論を展開する。 a)確率的に欠落した観測データを再構成し、事象の欠測が予測および予測変動範囲に及ぼす影響を評価すること、b)観測が不足している点過程のための適切な推定方法および予測方法を開発し、c)点過程事象の外部変数 のデータが完全でないという条件の下で、因果性の解析と予測のための頑健な統計的モデルを構成する。 上記により、非均質なデータに対応し多分野での応用が可能な多様かつ柔軟に拡張した Hawkesモデルの推定・適合診断分析・予測実施のためのソフトウェアを提供する。
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