| 研究課題/領域番号 |
17K00050
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
栗原 考次 岡山大学, 環境生命科学研究科, 教授 (20170087)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | エシェロン解析 / 時空間データ / ホットスポット / 空間スキャン統計量 / 可視化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、マルコフ確率場における各種の格子型データに対して、エシェロン樹木構造パターンに基づき可視化を行うとともに、空間クラスター（ホットスポット）や複雑性、さらに、信頼性・安定性を評価する新手法を提案した。小規模格子型データについては、従来モンテカルロ法により近似的に計算されていた統計量の確率分布を直接計算により正確に計算した。また、応用例として福島第一原子力発電所近隣の空間線量率ポイントデータに対して、クリギング手法を用いて未観測値の補間を行うとともに、時空間的観点からホットスポット検出を行った。また、各分野が直面する問題解明のため、本研究成果のソフトウェア化を行うとともに一般公開した。
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| 自由記述の分野 |
統計科学関連
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、小規模格子データに対するホットスポットや複雑性の評価法の新たな展開として、安易に漸近的・近似的な理論やモンテカルロ法等の計算機集約法に依存せず、ノンパラメトリック接近法により直接計算、分割表空間への拡張を図るものである。また、時空間的観点からエシュロン手法を用いた空間クラスター（ホットスポット）を検出する手法を提供している。ホットスポットの検出は、環境の現状を把握するとともに、将来の環境や健康への影響を早期に発見するためにも重要である。さらに、ソフトウェア公開により、時空間データの階層構造の可視化が可能なエシュロン解析の利用が促進され、関連する多くの分野に多大の貢献がある。
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