| 研究課題/領域番号 |
16300087
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| 研究機関 | 立教大学 |
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研究代表者 |
山口 和範 立教大学, 経営学部, 教授 (60230348)
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| 研究分担者 |
竹内 光悦 実践女子大学, 人間社会学部, 講師 (60339596)
渡辺 美智子 東洋大学, 経済学部, 教授 (50150397)
中川 重和 倉敷芸術科学大学, 産業科学技術学部, 講師 (90248203)
黒田 正博 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (90279042)
酒折 文武 立教大学, 社会学部, 助手 (90386475)
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| キーワード | EMアルゴリズム / 傾向スコア / ベイズ統計 / 潜在クラスモデル |
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| 研究概要 |
3つのグループに分かれて研究を遂行した:
第1グループ:山口、渡辺:EMアルゴリズム、多重代入法、傾向スコアの利用についての研究
ランダムでない欠測に関するモデル化の検討
第2グループ:黒田、中川:欠測がランダムでない場合を含むベイズモデルによる分析の研究
観測情報からの欠測情報補填手法についての検討
第3グループ:竹内、酒折:プログラム開発とシミュレーションによる数値評価
第1グループは、山口、渡辺で、EMアルゴリズムや多重代入法を中心とした手法において、"欠測がランダム"であることの前提の重要性のチェックと、その前提の現実データでの評価方法の検討を行った。具体的には、"欠測がランダム"であることからの現実データのずれを測るための指標の検討と、そのずれが及ぼす推定等への結果の影響を調べた。また、社会調査事例における実際の欠測値の発生状況について再調査などを含めた吟味を行い、欠測値処理の前提条件の妥当性についての検討も行った。この成果を第2グループで進められる欠測メカニズムに関するモデル化や"ランダムな欠測"の状況からの乖離に関する指標の開発に活用した。
第2グループは、黒田と中川で、"欠測がランダム"ではないと完全にいいきれる場合において、欠測メカニズムの探索やモデル化に関する研究を行った。とくに、事前情報の有効活用として、ベイズ的手法の検討を行った。また、計算機に基づく手法を確立するために、情報科学分野での活用が多いデータマイニング手法による観測情報から欠測情報の補填についても検討した。
第3グループの竹内、酒折は、提唱手法に関する数値評価を担当した。ここでの数値評価の結果を第1および第2グループにフィードバックし、更なる検討の資料とした。
12月には、全体として国内外の研究者を集め、研究グループの報告会を開催し、研究成果の最終まとめを作成した。
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