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2018 年度 実績報告書

大規模複雑データの理論と方法論の総合的研究

研究課題

研究課題/領域番号 15H01678
研究機関筑波大学

研究代表者

青嶋 誠  筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)

研究分担者 星野 伸明  金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (00313627)
柳原 宏和  広島大学, 理学研究科, 教授 (70342615)
矢田 和善  筑波大学, 数理物質系, 准教授 (90585803)
小森 理  成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2020-03-31
キーワード高次元データ / データサイエンス / 統計数学 / ゲノム / マイクロアレイ
研究実績の概要

本研究は、大規模複雑データの統計数理を、理論と方法論から総合的に研究するものである。モデルの構築と評価を担うモデリング技法の開発を目的とし、4年目に当たる平成30年度は、主に次の2つを研究テーマとした。
(1) 高次元における最適性理論と精度保証付きモデリング
(2) 高次元における非線形構造と従属構造の統計数理
(1)について、青嶋と矢田は、最適性の観点から高次元スパースPCAを考え、変数選択の一致性を有する正則化パラメータの自動決定法を提案し、固有ベクトルの推定に一致性をもつ新しいスパースPCAを開発した。柳原は、高次元重回帰モデルの一般化リッジ回帰について、GCV規準を最小とするリッジパラメータを陽な形で導出した。目的変数が高次元の多変量回帰モデルにおける変数選択について、真の分布が非正規分布のとき高次元大標本漸近理論の枠組みで一致性を保証する一般化GCp規準を提案した。(2)について、青嶋と矢田は、サポートベクターマシン(SVM)の高次元空間における巨大なバイアスを理論的に解明し、バイアス補正SVMを開発した。高次元データの非線形構造をカーネル法で捉え、カーネルの最適選択を研究した。小森は、大規模な医療データ解析への応用を考え、統計解析アルゴリズムの開発を行った。星野は、大規模複雑データの生成構造を、平均と分散が別母数の一般化多項分布と見なすことで、性質のよいサンプリングアルゴリズムを開発し、プライバシー保護の研究分野に応用した。得られた研究成果は国内外の学会や学術誌で発表し、さらに、研究テーマに沿ったシンポジウムを筑波大学・成蹊大学・金沢大学・広島大学で開催した。特に、国内外の先端研究者を招聘した国際シンポジウムを筑波大学で開催し、研究成果について活発な意見交換を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

研究計画の4年目として、研究目的を達成するための理論と方法論は、ほぼ計画通りに完成しつつある。

今後の研究の推進方策

最終年度に当たる次年度は、非正則推定論について最終的な整備を行い、大規模複雑データの相補的モデリングを完成させる。

  • 研究成果

    (26件)

すべて 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 1件、 査読あり 7件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (13件) (うち国際学会 7件、 招待講演 12件) 図書 (1件) 備考 (2件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

  • [国際共同研究] University of North Carolina/Princeton University/Vassar College(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      University of North Carolina/Princeton University/Vassar College
    • 他の機関数
      1
  • [国際共同研究] University of Hong Kong/National Tsing Hua University/Academia Sinica(中国)

    • 国名
      中国
    • 外国機関名
      University of Hong Kong/National Tsing Hua University/Academia Sinica
    • 他の機関数
      1
  • [雑誌論文] Equality tests of high-dimensional covariance matrices under the strongly spiked eigenvalue model2019

    • 著者名/発表者名
      Ishii Aki、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • 雑誌名

      Journal of Statistical Planning and Inference

      巻: 202 ページ: 99~111

    • DOI

      10.1016/j.jspi.2019.02.002

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Development of novel diagnostic system for pancreatic cancer, including early stages, measuring mRNA of whole blood cells2019

    • 著者名/発表者名
      Sakai Yoshio、Honda Masao、Matsui Shigeyuki、Komori Osamu、et al.
    • 雑誌名

      Cancer Science

      巻: 110 ページ: 1364~1388

    • DOI

      10.1111/cas.13971

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Two-sample tests for high-dimension, strongly spiked eigenvalue models2018

    • 著者名/発表者名
      Aoshima Makoto、Yata Kazuyoshi
    • 雑誌名

      Statistica Sinica

      巻: 23 ページ: 43-62

    • DOI

      10.5705/ss.202016.0063

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 日本統計学会賞受賞者特別寄稿論文:高次元統計解析: 理論と方法論の新しい展開2018

    • 著者名/発表者名
      青嶋 誠
    • 雑誌名

      日本統計学会誌

      巻: 48 ページ: 89-111

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] The Quasi-Multinomial Synthesizer for Categorical Data2018

    • 著者名/発表者名
      Hu Jingchen、Hoshino Nobuaki
    • 雑誌名

      Privacy in Statistical Databases

      巻: 11126 ページ: 75~91

    • DOI

      10.1007/978-3-319-99771-1_6

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Explicit solution to the minimization problem of generalized cross-validation criterion for selecting ridge parameters in generalized ridge regression2018

    • 著者名/発表者名
      Yanagihara Hirokazu
    • 雑誌名

      Hiroshima Mathematical Journal

      巻: 48 ページ: 203~222

    • DOI

      10.32917/hmj/1533088835

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] A test of sphericity for high-dimensional data and its application for detection of divergently spiked noise2018

    • 著者名/発表者名
      Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto、Nakayama Yugo
    • 雑誌名

      Sequential Analysis

      巻: 37 ページ: 397~411

    • DOI

      10.1080/07474946.2018.1548850

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] A high-dimensional quadratic classifier under the strongly spiked eigenvalue model2019

    • 著者名/発表者名
      Yata Kazuyoshi、Ishii Aki、Aoshima Makoto
    • 学会等名
      The 14th Workshop on Stochastic Models, Statistics and their Application
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] New Techniques in High-Dimensional Statistical Analysis: SSE vs. NSSE and Data Transformation2018

    • 著者名/発表者名
      Aoshima Makoto
    • 学会等名
      2018 Workshop on High-Dimensional Statistical Analysis
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] High-dimensional statistical analysis: Spiked models and data transformation2018

    • 著者名/発表者名
      Aoshima Makoto
    • 学会等名
      The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 計量生物学における高次元統計解析の可能性2018

    • 著者名/発表者名
      青嶋 誠、矢田和善、仲木 竜
    • 学会等名
      2018年度統計関連学会連合大会
    • 招待講演
  • [学会発表] 匿名のデータとは何か2018

    • 著者名/発表者名
      星野伸明
    • 学会等名
      日本計算機統計学会第32回シンポジウム
    • 招待講演
  • [学会発表] 統計的推測精度の管理2018

    • 著者名/発表者名
      星野伸明
    • 学会等名
      Computer Security Symposium 2018
    • 招待講演
  • [学会発表] Consistent generalized Cp in high-dimensional multivariate linear models under nonnormality2018

    • 著者名/発表者名
      Yanagihara Hirokazu
    • 学会等名
      The 5th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 大標本・高次元漸近理論による情報量規準の一致性の評価について2018

    • 著者名/発表者名
      栁原宏和
    • 学会等名
      2018年度統計関連学会連合大会
    • 招待講演
  • [学会発表] A high-dimensional quadratic classifier after feature selection2018

    • 著者名/発表者名
      Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • 学会等名
      International Symposium on Statistical Theory and Methodology for Large Complex Data
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Regularized PCA for high-dimensional data besed on the noise-reduction methodology2018

    • 著者名/発表者名
      Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • 学会等名
      The 5th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Consistency properties of regularized noise reduction methodology in high-dimensional settings2018

    • 著者名/発表者名
      Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • 学会等名
      The Fourth Conference of the International Society for Nonparametric Statistics
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 一般化エネルギー関数に基づくクラスター分析2018

    • 著者名/発表者名
      小森 理、江口真透
    • 学会等名
      2018年度統計関連学会連合大会
  • [学会発表] 統計的機械学習法とデータの異質性に注目した解析法2018

    • 著者名/発表者名
      小森 理
    • 学会等名
      SICE制御部門 データ科学とリンクした次世代の適応学習制御調査研究会
    • 招待講演
  • [図書] 高次元の統計学2019

    • 著者名/発表者名
      青嶋 誠、矢田 和善
    • 総ページ数
      120
    • 出版者
      共立出版
    • ISBN
      978-4-320-11263-6
  • [備考] 青嶋研究室ホームページ

    • URL

      http://www.math.tsukuba.ac.jp/~aoshima-lab/jp/

  • [備考] 青嶋研究室ホームページ 科研費基盤研究(A) シンポジウム

    • URL

      http://www.math.tsukuba.ac.jp/~aoshima-lab/jp/kiban_A.html

  • [学会・シンポジウム開催] International Symposium on Statistical Theory and Methodology for Large Complex Data2018

URL: 

公開日: 2019-12-27  

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