方向データのためのパラメトリック統計モデルの構築

• 研究課題/領域番号: 25K15037
• 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: 統計数理研究所
• 研究代表者: 加藤 昇吾 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (60468535)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2028年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 方向統計学 / 回帰分析 / 時系列解析

研究開始時の研究の概要

風向や分子のねじれ角は観測値が「方向」として表され、このような方向の観測は様々な学術分野に存在する。方向の観測を含むデータ（方向データ）には、既存の実数値データのための統計モデルをそのまま応用することができない問題がある。そこで本研究では、方向データのためのパラメトリック統計モデルを提案し、その統計的性質を明らかにする。提案する統計モデルは２つあり、(a)被説明変数・説明変数が共に複数の方向の観測からなる回帰モデルおよび(b)複数の方向の時系列データのための自己回帰過程である。そして提案した２つの統計モデルについて、回帰曲線の性質およびモデルの統計的推測の考察と実データへの応用を行う。