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2022 年度 研究成果報告書

ベイズ法を利用した多変量推測統計の新たなる理論展開と応用に関する研究

研究課題

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研究課題/領域番号 18K11201
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60030:統計科学関連
研究機関東邦大学

研究代表者

津熊 久幸  東邦大学, 医学部, 准教授 (50424685)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2023-03-31
キーワード多変量推測統計 / 統計的決定理論 / スタイン現象 / 縮小型推定 / ベイズ推論 / 高次元モデル
研究成果の概要

独立変数に測定誤差を含む線形モデルの回帰係数の推定問題において,許容的推定量を導出し,最小二乗推定量の改良方法をいくつか提案した。多変量歪正規分布モデルにおける共分散行列の推定問題において,最良一般尺度不変推定量を改良する推定量を発見した。行列型正規分布モデルの平均行列や共分散行列に関する小標本の下での推定問題を再考し,楕円型分布モデルや成長曲線モデルの推定問題への応用について研究した。

自由記述の分野

数理統計学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の成果は統計的決定理論の発展やベイズ統計学の理論的な広がりに寄与し,現代的な推測問題における統計学的手法の実用化を支える基礎理論の補完および改良にも役立つと想像される。また、本研究は回帰分析や分散分析などの古典的な多変量データ解析に応用され得るだけでなく、高次元小標本データに代表される現代的な多変量データの解析への応用の可能性も秘めている。

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公開日: 2024-01-30  

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