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2022 年度 実施状況報告書

高次元データの統計的推測:スパイク性とスパース性

研究課題

研究課題/領域番号 18K18015
研究機関東京理科大学

研究代表者

石井 晶  東京理科大学, 理工学部情報科学科, 嘱託特別講師 (20801161)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2024-03-31
キーワード高次元データ解析 / 強スパイク固有値モデル / 固有値推定
研究実績の概要

5年目となる2022年度は、2母集団の混合モデルに対する共分散行列の構造について、その固有値や固有ベクトルの新たな推定方法を与えた。2母集団が混合する場合には、共分散行列の固有値が強スパイクする状況が生まれやすい。そこで、これまでに得られた研究成果を基に、ノイズ空間の精密な解析をした。その解析により、2母集団が混合することによるバイアスを補正することで新たな推定方法を与えた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

2022年5月から2023年3月末まで産前・産後休暇、育児休業により研究活動の中断をしていたため。

今後の研究の推進方策

複数の母集団が混合する場合の分類問題や、標本間に従属性がある場合の固有空間の推測について研究を進める。

次年度使用額が生じた理由

2022年5月から2023年3月末まで産前・産後休暇、育児休業による研究活動の中断をしていたため。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件、 招待講演 2件)

  • [学会発表] Estimation of eigenvectors for linear combinations of high-dimensional covariance matrices and its application2022

    • 著者名/発表者名
      Kazuyoshi Yata, Aki Ishii and Makoto Aoshima
    • 学会等名
      The 5th International Conference on Econometrics and Statistics
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 強スパイク固有値モデルにおける高次元統計解析2022

    • 著者名/発表者名
      石井 晶
    • 学会等名
      2022年度統計関連学会連合大会
    • 招待講演

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公開日: 2023-12-25  

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