| 研究課題/領域番号 |
25K15032
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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 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
狩野 裕 同志社大学, 文化情報学部, 客員教授 (20201436)
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| 研究分担者 |
土居 淳子 京都光華女子大学, キャリア形成学部, 教授 (00301713)
寺田 吉壱 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (10738793)
宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
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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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | State space modeling / Longitudinal data / Latent curve model |
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| 研究開始時の研究の概要 |
独立変数を伴う多変量高頻度時系列個人差データの解析方法を提案する。それは強縦断的データ(Intensive longitudinal data)の解析とよばれることもあり，時系列データ解析法と多変量解析法の融合であり，State Space Modeling とStrucural Equation Modelingの統合である。昨今の計測技術の発展により，健康科学，生体学，生態学などにおいて多変量高頻度時系列個人差データが頻発するようになった。それらから情報抽出を適切に行うことにより，予測と因果の精度を高め，同分野に貢献する。
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