| 研究課題/領域番号 |
19330145
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
繁桝 算男 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 教授 (90091701)
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| 研究分担者 |
南風原 朝和 東京大学, 大学院・教育学研究科, 教授 (50156246)
前川 眞一 東京工業大学, 社会理工学研究科, 教授 (70190288)
大津 起夫 大学入試センター, 研究開発部, 教授 (10203829)
狩野 裕 大阪大学, 基礎工学部, 教授 (20201436)
大森 拓哉 多摩大学, 経営情報学部, 助教授 (80332617)
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| キーワード | ベイズ階層モデル / 虚偽検査 / ツリーモデル / 行動遺伝学 / 正準相関分析 / 項目反応理論 |
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| 研究概要 |
潜在変数分析の理論について、ベイズ階層モデルの観点からいくつかの発展を見た。特に、繰り越した予算で実行した実験により、虚偽検査に関しては、良好な判別成績を得ることができ、著名な国際誌に採択された(2009年)。すでに開発した方法は、個人差をいくつかの潜在クラスへの帰属度として表現し、個人差を反映させながら、統計的に安定は予測値を得るものであったが、今回開発した方法は、個人ごとに時系列の情報を隠れマルコフ過程としてモデル化し、モデル選択の手法によって判別したものであり、過去のデータによらない優れた方法であると考える。そのほかに、ベイズ階層モデルにより、実際的問題を解決した。そのうちのいくつかの例を挙げる。教育工学的研究であるが、児童生徒が問題を解くときの誤りの原因をベイズネットワークモデルを用いて同定する手法を開発した。行動遺伝学モデルは、双生児法によって遺伝決定係数を推定する課題であるが、そのためのベイズ的手法を開発した。正準相関分析は、二つの変数群の間の関連を見るための一般的な分析方法であるが、ここのデータの特殊性に過度に依存する欠点がある。この欠点を克服するために、ベイズ的な手法を適用し、メディアの影響について調べた。
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