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時空間構造をもつデータに関する推定不確実性評価法と予測評価法の構築

研究課題

研究課題/領域番号 23K11024
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
研究機関統計数理研究所

研究代表者

矢野 恵佑  統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20806070)

研究分担者 高畠 哲也  広島大学, 人間社会科学研究科(社), 助教 (80846949)
研究期間 (年度) 2023-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワードspectral divergence / 時系列 / 不確実性評価 / 予測 / 時空間データ
研究開始時の研究の概要

時空間構造をもつデータに対する高精度・高速な統計解析手法を構築する。時空間構造をもつデータは計測が関わる様々な分野で現れる。これらの時空間構造をもつデータにおいて、未知母数の推定法や将来の観測値の予測法は古典的な課題として多くの研究が存在する。しかしながら、その評価、すなわち、推定の不確実性評価や予測の評価に関しては十分に行われていない。そこで、本研究では「時空間構造をもつデータに関する推定不確実性評価法と予測評価法の構築」を目指す。

研究実績の概要

時系列のスペクトル密度に関する統計的divergenceの一つのクラスであるスペクトルRenyi divergenceに基づくスペクトルの母数推定法を提案した。これには音声分野でよく利用されるItakura-Saitodivergenceに基づくスペクトル推定が含まれる。この推定に際して、スペクトルRenyi divergenceの変分表現を発見し、この変分表現に基づき提案推定法は周波数領域における外れ値に対する頑健性を持つことを示した。Itakura-Saito divergenceに基づく手法よりもより安定した推定値を提供するため、複雑な事前処理が不要となる。提案した手法をGEONETの全観測点のF5解に適用し、GNSS時系列の周波数特性を調査した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

手法の提案及び実データへの大規模適用ができた。

今後の研究の推進方策

まずはGNSS時系列の周波数特性解析を行い、その後に手法の改良も含めて引き続き検討していく。

報告書

(1件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 研究成果

    (6件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件、 招待講演 3件)

  • [雑誌論文] Minimum information dependence modeling2024

    • 著者名/発表者名
      Tomonari Sei and Keisuke Yano
    • 雑誌名

      Bernoulli

      巻: 0 ページ: 0-0

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Posterior Covariance Information Criterion for Weighted Inference.2023

    • 著者名/発表者名
      Yukito Iba, Keisuke Yano
    • 雑誌名

      Neural Computation

      巻: 35 号: 7 ページ: 1340-1361

    • DOI

      10.1162/neco_a_01592

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] A generalization gap estimation for overparameterized models via the Langevin functional variance2023

    • 著者名/発表者名
      Okuno Akifumi、Yano Keisuke
    • 雑誌名

      Journal of Computational and Graphical Statistics

      巻: 1 号: 4 ページ: 1-20

    • DOI

      10.1080/10618600.2023.2197488

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] A new approach to mixed-domain and higher-order dependence modeling2023

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Yano
    • 学会等名
      Global Plasma Forum in Aomori
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 最小情報従属モデルを用いた混合ドメイン多変量解析2023

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Yano
    • 学会等名
      令和5年度第2回 日本大学生産工学部人工知能リサーチセンター講演会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 重み付き推論における汎化性能推定のための事後共分散型情報量規準2023

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Yano
    • 学会等名
      大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演

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公開日: 2023-04-13   更新日: 2024-12-25  

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