| 研究課題/領域番号 |
16K00056
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| 研究機関 | 成蹊大学 |
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研究代表者 |
田中 研太郎 成蹊大学, 経済学部, 准教授 (00376948)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 計算代数統計 / 実験計画法 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、推定量の「最小単位」を考えることで、高次元データ解析やロバスト推定を含む広範囲に適用可能な統計分析手法の自動導出を可能にするための理論構築と技術開発を目指しています。
平成２８年度においては、回帰分析における回帰係数の線形不偏推定量について、その「最小単位」を自動導出する方法を、計算代数におけるグレブナー基底の理論を用いて、統一的な視点から考察しました。そして、Group Lasso を使って実験計画の自動生成をするときに生じる問題点を回避するために、その「最小単位」の手法を応用しました。とくに、直交表実験やカンファレンス行列などを自動生成するためには、その元となる数式が持っている対称性を崩す必要があるのですが、どの程度まで対称性を崩せば、それらが自動生成されるのかについて、「最小単位」を使った考察ができるようになりました。また、それらの結果の一部を用いて、Group Lasso を使って実験計画を自動生成するアルゴリズムを実装し公開しました(https://github.com/tanaken-basis/explasso)。
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| 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
平成２８年度の研究計画については、当初の予定通りに研究を進めることができています。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成28年度までに得られた結果を、高次元データ解析やロバスト推定に適用できるように、拡張していきたいと考えています。
また、本研究で得られたアルゴリズムを実装したソフトウェアやプログラムをオープンソースとして公開するなどして研究成果を社会に還元したいと考えています。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際学会の場所が(国内の学会の場所も)比較的近距離だったため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
研究打ち合わせのための旅費などにします。
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