研究課題/領域番号 |
16K12398
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
汪 金芳 千葉大学, 理学研究院, 教授 (10270414)
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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 | causal inference / conditional independence / ssreflect / predictive inference / transfer Regression |
研究実績の概要 |
条件付き独立性の公理論的研究の中で、GraphoidとSeparoidは代表的なものである。代表者が提案した公理系Cainはこれらのアプローチとは異なり、確率密度関数や確率関数の代数的な性質に着目し、全ての公理を等式で記述する点でユニークである。このことにより、条件付き独立性の公理系であるCainを計算機で実装することができた。私用する言語はCoqの拡張となるSsreflectである。
今年度は、また異なるドメインの統計情報の統合法についても研究をおこなった。ベイズ的立場から、背景にあるドメインに隠されている事前情報を取り出す方法を開発し、またこのような事前情報を精細な私的なデータに統合する方法を開発した。
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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
条件付き独立性の公理系であるCainを計算機で実装することがほぼできた。論文としても纏めており、ほぼ投稿できる段階にある。
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今後の研究の推進方策 |
公理化されたcainに基づいて、因果推論の公理論的枠組みを構築する。その第一歩として、与えられた条件付き独立性の関係から、如何に自動的に本質的に新しい条件付き独立性を導くのかが次の課題である。
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