研究課題
挑戦的研究(萌芽)
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。