| 研究課題/領域番号 |
16H02791
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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 | 岡山商科大学 |
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研究代表者 |
佐井 至道 岡山商科大学, 経済学部, 教授 (30186910)
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| 研究分担者 |
星野 伸明 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (00313627)
渋谷 政昭 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 名誉教授 (20146723)
間野 修平 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (20372948)
伊藤 伸介 中央大学, 経済学部, 教授 (90363316)
稲葉 由之 明星大学, 経済学部, 教授 (80312437)
佃 康司 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任講師 (30764972)
瀧 敦弘 広島大学, 社会科学研究科, 教授 (40216809)
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| 研究協力者 |
大和 元
丸山 祐造
竹村 彰通
佐久間 淳
田村 義保
小林 良行
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 官庁統計 / 個票データ / ミクロデータ / リスク評価 / 秘匿措置 / ビッグデータ |
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| 研究成果の概要 |
個票データに対するリスク評価に用いられるピットマンモデル，ユーエンスモデルなどについての重要な性質が解明された。疑似ミクロデータ作成のためのノイズの挿入やスワッピングなどについて新たな手法が提案されるとともに，ノイズが挿入されたデータについて母集団も考慮に入れたリスク評価方法が新たに提案された。また，PPDM，空間統計などの分野に，これまで蓄積された理論や手法が応用された。
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| 自由記述の分野 |
数理統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
リスク評価に用いられる確率分割モデルの性質などについては，本研究グループでは長期にわたる研究の蓄積があり，本研究期間に絞ってみても，その量，質とも他国の研究を凌いでいる。また，キー変数にノイズを挿入した疑似ミクロデータのリスク評価において，データが標本調査で得られた場合でも，これまでは母集団が考慮されておらず，提案されたリスク評価方法は全く新しい手法と考えられる。
これらの研究成果は，データを安全に広く利用する上で大いに役立つものと考える。
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