高次元小標本におけるデータ解析の数理統計学的基礎とその応用

2008 年度 自己評価報告書

• 研究課題/領域番号: 18300092
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 青嶋 誠 筑波大学, 大学院・数理物質科学研究科, 教授 (90246679)
• 研究期間 (年度): 2006 – 2009
• キーワード: 多変量解析 / 機械学習 / 生体生命情報学 / マイクロアレイ / 高次元データ

研究概要

マイクロアレイデータ等の高次元小標本データに対する高次元漸近理論を新しく構築し、高次元小標本特有の各種推測問題の解決に応用することを目的として、次の3つのテーマを掲げた。
(1) 高次元小標本の幾何学的構造の解明と、標本数決定を伴う高次元漸近理論の構築。
(2) 高次元空間に内在する固有空間の推定。
(3) パターン認識の諸問題への応用。