多変量高次元データ解析におけるモデル選択理論

• 研究課題/領域番号: 25K07116
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分12040:応用数学および統計数学関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 伊森 晋平 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 准教授 (80747345)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2028年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: 高次元データ解析 / 多変量解析 / モデル選択

研究開始時の研究の概要

本研究では，サンプルサイズだけでなく，目的変数の次元や説明変数の数が大きい，多変量高次元データ解析におけるモデル選択問題を扱う．その中で，データサイズに対して汎用性があり，計算効率が高く，訓練データとテストデータの従う確率分布が同じとは限らない，より実践的な状況に適用可能なモデル選択理論の構築を目指す．そのために，多変量高次元データ解析におけるモデル選択手法を開発し，その性質を導出する．