大規模スパースグラフィカルモデル推測理論の新展開

• 研究課題/領域番号: 25K15017
• 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60030:統計科学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 原 尚幸 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (40312988)
• 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: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: グラフィカルモデル / 統計的因果探索 / コピュラ / 数理統計学 / 統計的因果推論

研究開始時の研究の概要

観察データを用いて、変数間の因果構造を推定するには、観測できなかった変数の影響も考慮に入れた手法を用いるべきである。本研究では、そのようなより実践的な設定におけるデータ間の因果構造の推定手法の提案をめざす。
変数間の相関構造のモデリングは、データが多次元正規分布に従うという仮定に依存する手法が支配的であるが、一般にはその仮定が成立しないため、既存手法の一般化が望まれている。本研究では、ヴァインコピュラという、比較的新しく、複雑な相関構造のモデリングに相性のよい組合せ論的構造を駆使して、あらたなモデリング手法の導出を目指す。