| 研究課題/領域番号 |
19500233
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
原 尚幸 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教 (40312988)
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| 連携研究者 |
竹村 彰通 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (10171670)
土谷 隆 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (00188575)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2009
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| キーワード | 多変量解析 / 計算代数統計学 / 分割表 / グラフィカルモデル / 縮小推定 / ベイズ推定 |
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| 研究概要 |
本研究はグラフィカルモデルの統計的推測問題における、マルコフ基底を用いた正確検定アルゴリズムの開発、大規模モデルの推測アルゴリズムの開発、パラメータのベイズ推定という3つの問題に焦点を当てて行った。その結果多くの実用的モデルにおけるマルコフ基底の導出・構造解析、ガウスグラフィカルモデルの共分散行列の最尤推定量計算のコーダルグラフ拡張を用いた局所化アルゴリズムの開発、ポアソングラフィカルモデルのパラメータのベイズ推定量の提案を行うとともに、提案手法の実用性を数値実験を用いて確認した。
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