| 研究課題/領域番号 |
17H01701
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
松田 安昌 東北大学, 経済学研究科, 教授 (10301590)
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| 研究分担者 |
栗原 考次 京都女子大学, 宗教・文化研究所, 教授 (20170087)
西井 龍映 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (40127684)
矢島 美寛 東北大学, 経済学研究科, 客員教授 (70134814)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 空間データ / 時系列 / スペクトル / フーリエ変換 / Whittle推定 / 時空間データ |
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| 研究成果の概要 |
我々の研究成果は、時空間モデルの理論と応用に関する以下の４点にまとめられる。まず、空間CARMAモデルの周波数領域における推定法を提案し、一致性と漸近正規性により正当化したことである。次に、空間CARMAモデルを定常モデルから非定常モデルに拡張したこと、３点目として、大規模時空間データを空間関数データの時系列サンプルとみなし、関数回帰モデルによる時空間データ間の関係を分析する方法を確立した。最後に、社会科学分野における応用研究を実行し、幸福度と地域特性の関連を明らかにした。
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| 自由記述の分野 |
データサイエンス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年のICT技術の進歩は大規模な時空間データの収集を可能とし、社会科学分野においても蓄積されつつある。本研究は、大規模な時空間データのモデルを提案し、非定常モデルに拡張し、さらに空間データ回帰分析に拡張した。順番がつかない空間データをフーリエ変換することで近似的に独立とみなして推定を行うWhittle推定法を提案し、その良さを漸近理論を使って確立したところに、本研究の学術的な意義がある。さらにその実際の有効性を幸福度サーベイデータに応用して実証したところに、社会的な意義がある。
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