| 研究課題/領域番号 |
10113212
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| 研究機関 | 明治学院大学 |
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研究代表者 |
竹内 啓 明治学院大学, 国際学部, 教授 (20012114)
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| 研究分担者 |
西尾 敦 明治学院大学, 経済学部, 教授 (00143686)
久保川 達也 東京大学, 経済学部, 助教授 (20195499)
国友 直人 東京大学, 経済学部, 教授 (10153313)
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| キーワード | ミクロ統計データ / 補助情報の利用 / 小集団特性値 / Stein法 / 同種時系列の季節調整 / 欠測値の処理 |
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| 研究概要 |
ミクロ統計データから必要な情報を描き出す場合、データの構造について一定の確率的モデルを想定し、その母数を確定、あるいはそれに基づいて予測を行う必要が生ずることが多い。そこに統計的推測理論の問題が生ずる。
ミクロデータから情報を得る目的はいくつかのタイプに分けられる。
1. マクロ指標の推定、予測、あるいはマクロデータ間の構造の分析:ミクロデータから得られるデータの構造を利用して、マクロ指標について単純な集計を行う場合よりも正確、精密な情報を得ることができる。
2. 小集団、小地域についての指標の推定:小集団については標本の大きさが小さいなどの理由により、直接計算した指標は誤差が大きくなることが多い。この時集団全体から得られるデータの構造についての情報を利用して、より信頼性の高いデータを得ることができる。
3. 対象集団のデータの内部構造の分析:ここでは多変量解析、時系列解析などが応用されるが、データの中に対象のものの変動性と標本抽出に伴う変動性とかが入っていることに注意しなければならない。
上記のような問題関心の下に、いくつかの具体的な問題について研究を進めた。
1. 一般的な方法論的考察
2. 標本からのマクロ指標推定における補助情報の利用
3. 小集団特性値推定におけるStein法の応用
4. 多数の同種時系列の季節調整
5. 小集団特性推定における欠測値の処理
について研究し、それぞれ若干の成果を得た。その内容は研究報告書にまとめてある。
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