サンプル内外のどちらの予測にも対応した多変量回帰モデルにおける変数選択法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K17296
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 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: 小田 凌也 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 准教授 (10853682)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 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: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: モデル選択 / 多変量解析

研究開始時の研究の概要

本研究の目的はサンプル内予測とサンプル外予測のどちらにも柔軟に適用可能な多変量回帰モデルにおける変数選択規準を構築することである. 多変量回帰モデルにおいて説明変数を用いて目的変数を予測する際には, サンプル内予測とサンプル外予測という異なる予測の種類が挙げられ, 柔軟に予測精度を向上させるためにはどちらの予測の種類にも対応できるように説明変数を選択可能な手法が望まれる. 本研究では, サンプル内予測だけでなくサンプル外予測にも対応した変数選択規準をリスク関数の正確な不偏推定量として構築しその理論的性質を調べることで, サンプル内外の予測のどちらにも適用可能な新たな変数選択法となることが期待される.