| 研究課題/領域番号 |
25K15026
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
酒折 文武 中央大学, 理工学部, 准教授 (90386475)
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| 研究分担者 |
今田 一希 実践女子大学, 人間社会学部, 講師 (30908372)
小泉 和之 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 准教授 (70548148)
保科 架風 青山学院大学, 経営学部, 准教授 (90804865)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 関数データ / 分布値データ / スポーツデータサイエンス / 統計的モデリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
計測技術の進化と普及により，スポーツなど多様な分野で個体の移動を追跡したトラッキングデータや，個体の状態や行動の分布を表すデータの収集が容易となった．こうしたデータは関数データや分布値データとして表現でき，その統計的モデリング手法の開発が急務となっている．しかし，実際に観測されるデータは既存の手法の前提を満たさないことも多い．本研究は，既存手法適用の要件を満たさない複雑性の高いデータに対する統計的モデリング手法の開発を目的とする．具体的には，非平滑なベクトル値関数データや，Wasserstein 距離が不適な分布値データなどを扱うための方法や分析手法の開発と，その実装とスポーツへの応用を行う．
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