| 研究課題/領域番号 |
25540012
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
柳原 宏和 広島大学, 理学(系)研究科(研究院), 准教授 (70342615)
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| 連携研究者 |
藤澤 洋徳 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (00301177)
二宮 嘉行 九州大学, マス フォア インダストリ研究所, 准教授 (50343330)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2013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 | モデル選択 / 情報量規準 / 多変量線形回帰モデル / 高次元データ / 一致性 / 大標本高次元漸近理論 / 有効性 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は，情報量規準最小化に基づくモデル選択法に関する研究である．モデル選択に用いる情報量規準として多くの規準量が提案されている．モデル選択に使用する情報量規準の特性を標本数のみを無限大とする漸近理論である大標本漸近理論と標本数だけでなく目的変数ベクトルの次元数も無限大とする漸近理論である高次元大標本漸近理論により評価する．その結果から，実解析において，どの情報量規準を使用すればよいかということに関する判断材料を提供する．
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