研究課題
混獲組成の解析方法の開発(非正規性の強いデータからの特徴量の抽出方法の開発)本研究でこれまで提案してきた一般化主成分分析法(GPCA法)の理論についてさらに検討するとともに、東部太平洋でのマグロ巻網漁による漁獲・混獲データの解析をすすめ、生物種間のかかわりの解析と海流や地理的要因と混獲との関係について生物学研究者も交えて議論を進めた。ゼロが多いことを考慮せずに解析することによる問題点の指摘昨年度からの継続課題であるゼロの割合が高いデータをそのことに注意を払わずに従来の統計手法で解析した場合の問題点に関して理論的により厳密に示し、現象が明確に示せるシミュレーションを行った。体長分布の空間的要因・季節・環境要因による回帰分類海洋生物の体長は場所・季節などによってその分布が異なる。体長の分布を推定することはその海洋生物の特性について推測をする上で、また資源管理の観点からも重要である。しかしながら体長分布の推定はこれまで便宜的でAdhocな方法によって行われることが多かった。そこで、本研究では分布を決める要因を解析し分布を分類するための統計手法を提案する。従来の要因解析・分類の統計手法は目的変数が単変量確率変数、あるいは近年拡張された手法でも多変量確率変数を目的変数とするものであるが、本研究ではある地点や条件の下で分布を推定できるほど複数の観測が得られるときにその分布を目的変数とする要因解析・分類手法を考える。平成20年度はimpurity"の概念を目的変数が分布である場合に拡張し、それを尺度として要因解析・分類するためのアルゴリズムの開発をし、プロトタイプのプログラムを作成、東部太平洋で操業するマグロ巻網漁で観測されたマグロの体長データの解析を試みた。
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Inter-American Tropical Tuna Commission Special Report 17
ページ: 1-48
