経時データ解析の発展

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K00066
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 船渡川 伊久子 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (80407931)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 経時データ解析 / 自己回帰 / 線形混合効果モデル / パネルデータ分析

研究成果の概要

複数の対象者から時間の経過とともに観測した経時データに対する解析手法のさらなる発展を目的として研究を行った。特に、経時データ解析の中でもいくつかの分野で別々に発展してきたダイナミックモデルの方法論の融合や新たな開発を目指した。英文書籍「Longitudinal Data Analysis: Autoregressive Linear Mixed Effects Models（経時データ解析：自己回帰線形混合効果モデル）」を出版した。提案している自己回帰線形混合効果モデルと他分野のモデルとの関係を示した。

自由記述の分野

統計学

研究成果の学術的意義や社会的意義

経時データ解析は、様々な分野で用いられ、各分野で発展してきた。特に、ダイナミックモデルは有用であると考えられるが、いくつかの分野で別々に発展してきており、融合による発展の余地が大きい。本研究により、他分野との融合がさらに促進されると期待される。