| 研究課題/領域番号 |
23K11022
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
船渡川 伊久子 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (80407931)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 経時データ解析 / 自己回帰 / 線形混合効果モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、複数の対象者から時間の経過とともに観測した経時データの解析手法を拡張し、長期の統計指標のマクロパネルデータの解析に適応することを目的とする。特に、ダイナミックモデルである自己回帰線形混合効果モデルの拡張、複数分野における経時データ解析手法の融合、近年注目を浴びている時点数が多い経時データへの解析手法の拡張を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、経時データの解析手法を拡張し、長期の統計指標のマクロパネルデータの解析に適応することを目的とする。特に、ダイナミックモデルのひとつである自己回帰線形混合効果モデルの拡張、複数分野における経時データ解析手法の融合を目指す。本年度は主に、（1）複数分野の融合、(2)長期の統計指標に関し、以下の研究を行った。
(1) 経済学や心理学をはじめとした隣接分野において、自己回帰線形混合効果モデルと同様に、以前の反応の項を右辺に含んだ、類似のダイナミックモデルについて研究を行った。これらの分野では、経時データ解析やパネルデータ分析は現在活発に研究開発されているが、歴史的に異なる発展の経路を辿ってきており、近年融合もみられてきていた。自己回帰線形混合効果モデルは、準実験的なデータに対して、反応の経時変化を表すことを主眼に開発してきたが、分野によっては、以前の反応で調整（コントロール）をすると捉えている。また、分野によって、観測されない個体に固有の性質をコントロールするという考えを強調することも多い。2010年代に提案されたいくつかのモデルを取り上げ、学会発表を行った。
(2)長期の統計指標の推移に関しては、日本人女性の出生子供数に関する指標の長期的な推移に関して論文発表および口頭発表を行った。急激な変化やイレギュラーな変化などが見られ、長期の統計指標のマクロパネルデータの解析の基礎として役立てる。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
関連分野での類似モデルについての研究が進んでおり、この点はおおむね順調に進展している。長期の統計指標のマクロパネルデータの解析については、やや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き関連分野の類似のモデルについて比較を行い、ダイナミックモデルである自己回帰線形混合効果モデルの拡張、複数分野における経時データ解析手法の融合を目指す。長期の統計指標のマクロパネルデータの解析に関する検討を行う。
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