| 研究課題/領域番号 |
18K12756
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 講師 (40779716)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | ベイズ統計学 |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究では，死因分布の推定のために用いる死者の病歴や症状などの調査データがすべて２値変数であると仮定した場合のベイズ統計手法について改善を行った．新たな統計モデルでは因子の数などを実務家が実証分析を行う際にチューニングする必要があるが，クロスバリデーションと呼ばれる方法を応用することで，最適と考えられる因子数を容易に選択できるようにした．また，条件付き独立性を仮定した既存の統計手法との比較を行い，提案手法の方が死因分布の推定をより高精度で行えることを明らかにした．これらの研究成果を論文としてまとめ，査読付き国際学術雑誌へ投稿を行い，最終的に掲載が認められた．
並行して，死者の病歴，症状，人口学的情報などの説明変数が２値以外の尺度を持つことを許すような広い枠組みにおけるベイズ統計モデルを新たに考案した．既存のアプローチでは，年齢などの連続的な値を取る変数を２値に変換することで多くの情報を失うため，この拡張は重要性が高いと考えられる．加えて，新しいモデルを使って死因分布の推定を行うために，マルコフ連鎖モンテカルロ法と呼ばれる統計手法を用いた計算アルゴリズムの開発を行った．現在まで，PHMRC(Population Health Metrics Research Consortium)データなど，口頭剖検のために一般利用可能な実際のデータを用いて従来の手法との比較に取り組んでいる．これまで得た研究成果を統計関連学会連合大会にて発表を行い、様々な研究者からのフィードバックを得た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
統計手法を用いて口頭剖検を行う従来のアプローチでは，死因に関連すると思われる症状や病歴などの聞き取り調査データを２値変数へと変換を行うが，この枠組みにおいて説明変数の相関関係を明示的に取り込んだベイズ因子モデルを考案し，PHMRC(Population Health Metrics Research Consortium)データを使って既存の統計手法との比較を行った．そして，この研究成果を論文としてまとめ，査読付き国際学術雑誌へ投稿を行い，最終的に掲載が認められた．加えて，２値変換を行わない，より一般的な枠組みにおいて，周辺分布が複数の観測尺度を表現できるようなベイズ統計モデルを新たに考案した．また，マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたアルゴリズムを開発することで，モデル内のパラメータ推定を可能とした．これらの成果を統計関連学会連合大会にて発表を行い、様々な研究者からのフィードバックを得た．
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| 今後の研究の推進方策 |
遺族への聞き取り調査データが持つ混合観測尺度を取り込んだベイズ統計モデルの開発・改善に引き続き取り組んでいく.PHMRCデータを用いた複数の現実的なシナリオの下で，考案した統計手法と２値変換を行う既存のアプローチとの比較を行い，どの程度死因分布の推定が向上するのかを明らかにする．さらに，死因や説明変数の数が変化した場合に，死因予測のパフォーマンスがどれくらい安定的であるかも調べる．研究成果は、積極的に研究学会で発表を行い、論文として仕上がり次第、国際的学術雑誌へ投稿することを考えている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
残金が計算機器などの物品を購入するには不十分な額であったため，翌年度に必要となる物品の購入費用や旅費として利用することにした．
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