| 研究課題/領域番号 |
24K23862
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 数理統計学 / 層別解析 / メタアナリシス / 生存時間解析 / 小標本問題 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
統計科学に基づくエビデンスの創出や検証において，未知の要因や収集可能であるが興味のない要因が存在する．これらの要因を層間変動として考慮できるランダム効果モデルは分野を絞らず広く適用できる．しかし，特に層数が少ないもとで，層別要因の効果の過小推定に伴う，興味のある効果の推定精度の低下が問題となる．本研究では，(1)メタアナリシスに注目して，試験数によらずに試験間変動を適切に考慮した解析手法を構築し，(2)未知パラメータが原因で推定精度が低下する一般的な問題の解決を目指す．
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