関数データ解析基づく統計的モデリングの発展と多様な分野への応用

• 研究課題/領域番号: 23K11005
• 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: 滋賀大学
• 研究代表者: 松井 秀俊 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (90633305)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
• キーワード: 統計的モデリング / 関数データ解析 / スパース推定 / 空間データ分析

研究開始時の研究の概要

1つの観測が経時的に繰り返し測定されたデータに対する統計的モデリング手法の開発をめざす。本研究では、空間上の様々な地点で観測された経時測定データを用いて、未観測地点での変動を予測するために、より解釈しやすく、効率的な方法について検討する。加えて、定義域が観測個体により異なる関数データに対して、定義域の違いによる関係性の違いを考慮に入れた変動ドメイン関数回帰モデルに対する効率的な推定方法についても検討する。