| 研究課題/領域番号 |
24K14853
|
|---|
| 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 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
杉本 知之 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70324829)
|
|---|
| 研究分担者 |
花田 圭佑 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 特任助教(常勤) (11001818)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | 数理統計学 / 生存解析 / 層別解析 / 最適化理論 / 確率過程 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
Cox型計数過程モデルの有意義な適用のため，多次元時間モデル上に展開して，不完全データを伴う場合，樹木アプローチなどの機械学習ツールの用途開発を研究する．これまでの統計理論と応用の研究，３タイプの部分尤度の知見に基づいて，多次元イベント時間モデルの統計的方法や機械学習ツールの新規開拓を行う．多次元化では，実地における有意義な多変量の統計的問題が扱えるように，Cox型計数過程モデルの展開により多くの焦点を当てて，安定して推定値を求めることができる最適化計算，有意義な2標本問題，区間推定のための明示的な漸近共分散，機械学習あてはめ性能を評価するための予測指標などの有益なツールの開発を行う．
|
