個体別モデル時間の顕在化と大規模個体群データ解析への展開

• 研究課題/領域番号: 24K21516
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分12:解析学、応用数学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 増田 弘毅 東京大学, 大学院数理科学研究科, 教授 (10380669)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2026年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: モデル時間スケール / 確率過程 / 統計的漸近理論

研究開始時の研究の概要

確率過程モデルの時間軸と実時間軸をデータからひも付ける統計手法を研究する。高頻度時系列データに内在するモデル時間スケールパラメータを導入しそれも推定対象とすることで、これまで行われてきた時間スケール微調整問題の回避法を創り、モデル特徴量の推定・予測精度の高度化へつなげたい。さらに、時系列データ群に宿る相互作用情報を抽出すべく、個体ごとのモデル時間の推測をつうじて、個体間の因果関係や個体群動態の統計解析への展開を試みる。