経時データに対する統計モデリングと頑健なモデル選択手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K21164
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 倉田 澄人 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 助教 (10847122)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2029年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: モデル選択 / ロバストネス / 統計学的ダイバージェンス / 経時データ / 関数データ

研究開始時の研究の概要

統計手法に関する理論の多くは、データがある確率分布に従う標本の実現値であるとした上で様々な仮定を置くが、現実の分析では仮定から逸脱したデータが散見される。他から大きく離れた値を取る「外れ値」や、推定・選択対象となる母数が非常に多い「高次元設定」等がその代表的なものである。本研究課題では、こういった問題と強く関連する「経時データ」に対するモデル選択を中心に、選択における頑健性を数理的に示し、問題に応じて適切な規準を導くことで、統計学の需要が分野を問わず高まり続けデータが膨大・高次元化した現代において、多様化した問題設定に沿った諸分野の結論を安定的に・頑健に導くモデル選択手法の確立を目指す。