| 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２９年度は、平成２８年度に得られた回帰分析に対する最小単位の理論と応用技術をいくつかの場合に拡張しました。
まず、Group Lasso を使って最適な実験計画を自動生成する方法において、対称性がどのように作用するのかについて、簡単な例を用いて考察し、それらを論文としてまとめており、現在、学術雑誌に投稿中です。
さらに、２水準のノイズ因子が加わった場合の実験計画法において、いくつかのパラメーターを不偏推定する方法について考案し、それらについての最適性を保証する理論的な結果を得ることができました。こちらの成果についても論文としてまとめており、現在、学術雑誌に投稿中です。
これらの結果は、ロバストな推定量を自動生成するための理論を構築する上での基礎になるものと考えられます。
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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２９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２９年度までに得られた結果を、高次元データ解析, ロバスト推定, 指数型分布族やその混合分布における密度推定の問題など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 |
[理由] 学会発表の場所が比較的近距離だったため。
[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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