| 研究課題/領域番号 |
26330042
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
坂本 亘 岡山大学, 環境生命科学研究科, 教授 (70304029)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 階層 Bayes モデル / Markov 確率場 / モデル選択 / 情報量規準 / 領域同定 / 疾病地図データ / APC モデル / 周辺事後分布 / 階層ベイズモデル / マルコフ確率場 |
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| 研究成果の概要 |
地図・空間上のデータに潜む複雑な構造を明らかにするために，高次元の潜在変数を伴う統計モデルを考え，効率的な推測・選択を行う方法を研究した．疾病地図データへの適用で提案した，推定空間効果を用いた領域同定の方法は，従来の方法に比べて高リスク領域を適切に同定する可能性が高いことが示された．また，年齢・時代・コホート (APC) モデルによるがん死亡率データの解析で検討されたモデル選択の方法は，各効果を適切に推定し，解釈上の新たな知見を与えることが示唆された．
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