高次元従属標本の強スパイク性による統計的推測の構築

• 研究課題/領域番号: 24K20749
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 石井 晶 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 講師 (20801161)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 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); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 高次元統計解析 / 高次元データ

研究開始時の研究の概要

本研究課題の最終的な目的は，時系列マイクロアレイデータのような変数間だけでなく，標本間にも強い相関をもつ高次元従属標本に対して新たな統計的推測を構築することである．高次元従属標本は，独立標本に比べて従属性がある分，情報量が多いが，データの構造が複雑になる．そのため，従属性を上手く扱えるように，高次元従属標本のもつ幾何学的表現を数学的に明らかにし，それに基づくデータ変換技術を開発する。