計算統計の観点からのベイズ統計と頻度論の融合

• 研究課題/領域番号: 24K15120
• 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61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 伊庭 幸人 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 教授 (30213200)
• 研究分担者: 矢野 恵佑 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20806070) ; 大久保 祐作 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 講師 (60871100)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: ベイズ統計 / MCMC / ブートストラップ法 / 実験計画法 / 因果推論

研究開始時の研究の概要

計算統計の観点から、ベイズ事後分布からのサンプルの中に含まれている情報を利用して頻度論的な推論を行う方法とその応用を研究する。既存の手法に新たな数理的形式を与えるとともに、効率的に復元抽出の結果を再現する近似的ブートストラップ法を開発する。また、開発した枠組・方法を、(1)効率的にデータ採取を行う手法、(2)モデル選択と因果推論を統合する手法、に展開・応用する。