研究課題
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。
2: おおむね順調に進展している
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。
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。
すべて 2021 2020
すべて 雑誌論文 (26件) (うち国際共著 3件、 査読あり 25件) 学会発表 (5件) (うち招待講演 1件) 図書 (2件)
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