| 研究課題/領域番号 |
16K12402
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
狩野 裕 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (20201436)
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| 研究分担者 |
岩崎 学 成蹊大学, 理工学部, 教授 (40255948)
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| 連携研究者 |
高井 啓二 関西大学, 商学部, 准教授 (20572019)
大津 起夫 (独)大学入試センター, 研究開発部, 教授 (10203829)
廣瀬 慧 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (40609806)
菊地 賢一 東邦大学, 理学部, 教授 (50270426)
伊森 晋平 広島大学, 大学院理学研究科, 助教 (80747345)
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| 研究協力者 |
森川 耕輔 東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (40824305)
今田 美幸 日本電信電話(株), NTT未来ねっと研究所
高木 義治 サノフィ(株), 統計解析・プログラミング部, 開発職
長瀬 真利雄 大阪大学, 大学院基礎工学研究科
Kim Jae-Kwang Iowa State University, Department of Statistics, Professor
Yuan Ke-Hai University of Notre Dame, Department of Psychology, Professor
Jamshidian Mortaza(Mori) California State University, Department of Mathematics, Professor
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 無視不可能な欠測 / shared-parameter model / セミパラメトリック法 / NMAR / バイアス / 補助変数 |
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| 研究成果の概要 |
無視不可能な欠測(NMAR)が存在するとき，欠測メカニズムを組み入れない尤度（観測尤度）に基づく最尤推定量(MLE)にはバイアスが生じる。本研究では，そのバイアスを理論的に評価する方法論を新規に開発した。その結果に基づき，適切な補助変数を導入することがMLEのバイアスを減少させること，および不適切な補助変数の導入はバイアスを増加させることを証明した。
欠測メカニズムと観測変数間の因果関係とが独立にバイアス評価に関与する状況の数学的本質を解明した。
欠測メカニズムの特定においてセミパラメトリック法を採用し，欠測メカニズムに要求される強い仮定を緩和した下での統計的推測方法を発展させた。
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| 自由記述の分野 |
統計科学
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