| 研究課題/領域番号 |
16H02790
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 中央大学 (2019-2020)
九州大学 (2016-2018) |
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研究代表者 |
前園 宜彦 中央大学, 理工学部, 教授 (30173701)
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| 研究分担者 |
藤井 良宜 宮崎大学, 教育学部, 教授 (10218985)
寒河江 雅彦 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (20215669)
西井 龍映 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (40127684)
松井 秀俊 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (90633305)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ノンパラメトリック / カーネル推定 / ハザード関数 / 非線形回帰 / 画像解析 / 漸近理論 / クラスタリング / 順位検定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では様々なノンパラメトリックな統計的推測手法の相互の関連を明らかにし、それらを有効に組み合わせる方法を研究し、新たな推測法の開発を目指して研究を行い主として下記の成果を得ることができた。
関数比の形で表される密度関数比やハザード関数のカーネル型推定や分布関数推定量の改善法を提案し、その有効性を理論的に示した。また方向統計学におけるカーネル法の改良法を得ることに成功するとともに、非線形回帰におけるノンパラメトリック法の有効利用を図り、関連する統計手法を深化することに成功した。これらを通して、パラメトリック法の利点も取り入れた統計手法の構築に成功した。
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| 自由記述の分野 |
統計科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本におけるノンパラメトリック推測の研究は個々の分野で研究が発展しているが、相互の関連性はあまり研究されておらず、本研究で得られた成果はこの隙間を埋めるものも含まれている。特にカーネル型推定は滑らかな推測結果を与える利点があり、様々な分野で実用化されている。本研究では境界バイアスの改良など推定量の平均二乗誤差を改善する方法を提案している。また非線形パラメトリック法との融合させる研究成果を得ることができた。
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