長期記憶誤差を持つ非線形回帰モデルに対する修正LASSO研究

• 研究課題/領域番号: 23K13021
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分12040:応用数学および統計数学関連
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: XUE Yujie 統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 特任助教 (20822232)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 非線形回帰モデル / 時空間 / 転移学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、非線形回帰モデルにおいて、モデルの型が知られている場合、誤差が長期記憶性を持つ従属データと設定するとき、関連変数を正確に選択するための方法として、修正 LASSOの理論を構築する。また、モデルの型が知られてない場合、モデルの型が属す広いクラスにある種のスパース性を仮定して修正 LASSOを提案する。そして、時空間データのようなデータに対しても、修正 LASSOに基づいて転移学習方法を提案し、理論を展開し、実データで実証する。