|
関数データに基づく分類問題に対しては、関数データを効率的かつ精度よく多群に分類する方法を構築できた。また、空間情報を伴う関数データを用いて未観測地点の関数を予測する問題では、予測に用いられるデータの地点を選択する方法を導出した。このような地点の選択ができる方法はこれまでに提案されておらず、学術的意義は高いと考えられる。さらに、長期栽培される農作物を分析するための統計モデルとその推定法を提案することで、これまでは農家が肌感覚で捉えていた環境要因や季節と収量との関係を定量化することができた。この結果は、実際に栽培を行う農家に対してフィードバックを与えられるという点で意義のあるものと考える。
|
