| 研究課題/領域番号 |
19H04072
|
|---|
| 研究機関 | 横浜市立大学 |
|---|
研究代表者 |
汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
|
|---|
| 研究分担者 |
田栗 正隆 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20587589)
橋口 陽子 (小野陽子) 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (60339140)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 医療データ / Real World Data / Causal Inference / Data Science / Cell Regression / Bayesian Inference |
|---|
| 研究実績の概要 |
伝統的統計解析法を拡張し，実世界データ（Real World Data）に適したベイズ解析法を開発した。特に，大規模頻度データに焦点を当て，伝統的回帰分析法を拡張し，積分型回帰分析法（（Bayesian Cell Regression Method））を構築した。セル型ベイズ回帰分析法に基づいて，実世界データにおけるベイズ解析から得られた実事前情報を，目的データ解析に転移させ，データ駆動型客観的ベイズ推論の基礎理論を構築した。得られた結果を学術誌として纏めている最中である。具体的には、
（１）表の形で提供されている背景データの回帰モデルを構築し、予測分布に基づくセル型回帰手法を構築した。
（２）（１）の回帰手法をベーズ的拡張を行った。
（３）セル回帰を、２つ以上の表に適用した。
（４）（１）ー（３）で得られた事後分布はデータドリブンな事前情報として、第２段階のreal world data解析へ応用する手法を確立した。
|
| 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
概ね予定通りの理論的結果が得られている。また実データへの応用も順調に進んでいる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
Real World Dataについてさらなる解析を行い、構築した理論を実テータへ応用し、理論の拡張と共にその有用性を確かめる。
|
