| 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 | 実験計画法 / 計算代数統計 |
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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。
2019年度は、統計分析手法の自動導出技術について、2018年までに得られた実験計画法に対する理論的な成果をまとめました。
これにより、２水準ノイズ因子が存在する場合のパラメータ設計において、カンファレンス行列を用いた実験計画を適切に行って推定量を構成することで、それらがある基準に対して最良の推定量になることを理論的に保証することができるということを示すことができました。
また、効率的な実験計画を自動生成する手法において、対称性と統計的推測にまつわる問題が存在することを明らかにしました。さらに、その問題点を回避するために、推定量の「最小単位」が役立つことと、その役立て方の指針を示すことができました。
これらの成果について、論文誌や紀要などに発表しました。
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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
2019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 |
最終年度である2020年度においては、統計分析手法の自動導出と、その性質を理論的に保証するための自動定理証明に対する技術開発を、引き続き行っていきます。
また、本研究で使用する計算代数や自動定理証明の理論は、実際に実装がなされることで、非常に強力なツールになります。
これらについての研究で得られた技術を基にして、様々な状況に自動的に対応できる統計分析のためのプログラムを、Pythonまたは統計解析システムRなどで実装し公開するための準備を進めていきます。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの感染拡大により学会や研究集会が中止になったため。
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