| 研究課題/領域番号 |
26330036
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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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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
久保川 達也 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (20195499)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 線形混合モデル / 小地域推定 / 高次元解析 / 統計的決定理論 / 共分散行列 / 縮小推定 / 経験ベイズ / 階層ベイズ / 漸近理論 / 線形縮小推定 / ファクターモデル / ベンチマーク問題 / スタイン問題 / 予測分布 / 変換モデル / ベンチマーク / 変数選択 / 情報量規準 / 地域統計 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，多変量統計推測手法が直面する諸問題に対して数理統計の立場から新たな解決策を導出し，その有効性・最適性に関する理論の展開を行い，シミュレーション実験による数値的な比較及び現実のデータ解析での有用性を示すことを目的として実施した。特に，（A)線形混合モデル・一般線形混合モデルを利用した小地域推定の新展開，（B)小地域推定におけるベンチマーク問題，（C)線形混合モデルにおける変数選択問題，（D)高次元多変量推測における縮小推定量法の有用性，（E)多次元母数の推測に関する最適性理論の展開，の５つのテーマについて研究成果を得た。
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