研究課題/領域番号 |
11680318
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研究機関 | 長崎大学 |
研究代表者 |
本多 正幸 長崎大学, 医学部附属病院, 教授 (10143306)
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研究分担者 |
小西 貞則 九州大学, 大学院・数理学研究科, 教授 (40090550)
中野 正孝 三重大学, 医学部, 教授 (00114306)
田栗 正章 千葉大学, 理学部, 教授 (10009607)
山野邉 裕二 長崎大学, 医学部・附属病院, 講師 (40284690)
柴田 義貞 長崎大学, 医学部, 教授 (40010954)
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キーワード | 判別分析 / 誤判別率 / リサンプリング法 / ブートストラップ法 / モンテカルロシミュレーション / 分散減少法 |
研究概要 |
判別分析における効率的リサンプリング法に関する、理論研究および実際問題への適応研究を行った。昨年に引き続き、ブートストラップ法などを適応する際に生じる、リサンプリングの変動を押さえる各種のアプローチに関する研究資料の収集、それらアプローチの有効性および適応限界についての数値実験に関する検討のまとめを行った。 具体的な対象としては、判別分析の推定目標である「実際の誤判別率(予測誤差)」に対する簡便な推定量である「見かけ上の誤判別率」を取り上げ、これらの誤判別率の差、つまり見かけ上の誤判別率のバイアスを推定する問題に対し、「影響関数を取り除く」アプローチの有効性を検討し、評価を行った。 また、各種のアプローチに対する数値実験プログラム(モンテカルロシミュレーション)、および実際問題への適用に関するプログラムの作成に関し、引き続き検討を行った。また、パソコン、プログラム環境(S、S-PLUS、SPSS等)についても調査を行い、プログラム自体あるいはそのアルゴリズムについて、パッケージへの組み込みに関する検討を行い、その必要性を認識した。 2000年7月にベルギーで開催された第7回国際分類学会(IFCS-2000)および2000年9月に千葉大学において開催された文部省科学研究費基盤研究(A)の研究集会「統計的予測の考え方とその応用」において、研究代表者の本多と分担者の小西の共同研究として、関連する研究発表を行った。 さらに群識別・判別問題における核関数、ニューラルネットワークに基づく汎化能力に優れた非線形判別手法に関し、引き続き研究を行った。正則化法によるモデルの推定法および情報量に基づくモデル評価規準を融合した非線形判別関数の構築法および実際問題への適用に関する検討を行った。
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