| 研究課題/領域番号 |
24700277
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
廣瀬 慧 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (40609806)
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| 研究協力者 |
山本 倫生 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (50721396)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | スパース推定 / L1正則化 / モデル選択 / 因子分析 / 因子分析モデル / 因子回帰モデル / 非凸ペナルティ / lasso / 線形回帰モデル |
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| 研究成果の概要 |
L1型正則化法にもとづくスパース推定は，近年取得される超高次元データを計算機を使って高効率に推定することの出来る手法で，ここ数年で急速に発展してきた．本研究で行った成果は主に２つある．１つ目は，回帰モデルにおけるL1正則化法において，モデルに含まれる調整パラメータを効率的に選択することのできるアルゴリズムを提案した．２つ目は，因子分析モデルにおけるL1正則化法を提案し，従来法である因子回転との関係性を明らかにした．どちらの研究においてもソフトウェアパッケージ（Rパッケージ msgps, fanc）として公開しており，だれでもフリーで使うことができる．
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