高次元多層時空間データの記述法・統計モデル開発と実データへの適用

• 研究領域: データ記述科学の創出と諸分野への横断的展開
• 研究課題/領域番号: 25H01464
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 荒木 由布子 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80403913)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2027-03-31
• 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); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 統計的モデリング / 高次元データ / 時空間データ / 関数データ解析 / データ分析

研究開始時の研究の概要

複雑な現象を内包する高次元多層時空間データのための統計的モデリングの理論・応用研究である．

【データの数理的記述】高次元多層の時空間現象を確率構造を含めて数理的に時空間の関数として記述する, 【分析手法開発】関数集合として記述されたデータを分析するための非線形多変量解析・機械学習の手法開発を行う,【実践研究】開発した解析技術の実データへの適用, で構成する. この３項目の相互作用で全体を発展させてゆく.

開発した統計モデルは幅広く応用可能であるが, 本研究期間内では特に3次元脳画像データ，大規模長期追跡コホートデータ, 新開発ウェアラブルデバイスによる精密な経時的なデータへ適用する.