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2019 年度 実施状況報告書

無視不可能な欠測値データを可能にする多重代入法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 19K14592
研究機関大阪大学

研究代表者

森川 耕輔  大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (40824305)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード欠測値データ解析 / 多重代入法 / セミパラメトリック推定 / 無視不可能な欠測 / 経験尤度法
研究実績の概要

得られるべきデータが得られない欠測値の問題は極めて重要であり,欠測に適切に対処しない解析方法,例えば不完全データに対してデータが得られない被験者を除外した解析はサンプルサイズの減少に伴う有効性の低下だけでなく,推定量に重大なバイアスを生じ得る.欠測値データを解析する際,そのデータが欠測した原因である欠測メカニズムを特定することが重要となる.そこで,従来の解析法ではしばしば欠測メカニズムの無視可能性が仮定される.これは,データが欠測した原因が観測データで説明できるという非常に強い仮定であり,データから検証不能である.本研究の目的は,近年発見された従来の欠測メカニズムの無視可能性をより数学的に緩和した条件に着目することで,データから検証可能な新たな無視可能性条件に対する検定手法を提案し,この新たな無視可能条件下で,セミパラメトリックな多重代入法を開発することである.

令和1年度では,当初,新たな無視可能条件に基づき無視可能性を観測データのみから検定可能な手法を構築することが目的であった.しかし,コロナ禍により,海外の研究者との共同研究を取りやめ,令和2年度との実施計画を入れ替えることで,先にセミパラメトリック多重代入法に対する研究に傾注した.多重代入法では,モデルを完全に特定する必要があるため,興味のある部分以外を特定しないセミパラメトリックな多重代入法を構築することは不可能なように思われる.しかし,経験尤度法を用いることで,従来の無視不可能な欠測値データに対し,このセミパラメトリックな多重代入法を確立し,その研究結果を日本統計学会連合大会で報告した.ただし,新たな無視可能条件には基づいていないため,令和2年度以降でこの条件に基づいた方法を構築する必要がある.

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

コロナ禍により,当初実施予定であった実施計画を後回しにし,先に2年度の計画であるセミパラメトリック多重代入法に対する研究を行った.得られた研究結果は,概ね当初計画していた通りのものであり,現在論文化に向けて準備を進めている.令和2年度では,当初令和1年度で予定した研究を行い,令和2年度で得られた結果と合わせることで,目的を達成する予定である.

今後の研究の推進方策

当初の計画通りに進んではいないが,最終的には研究計画を完遂できると考えている.令和2年度は,令和1年度に行えなかった海外の研究者との共同研究を再開し,また令和1年度に得られた研究結果と合わせることで,新たな無視可能条件に基づいたセミパラメトリック多重代入法を確立する.研究結果が得られ次第,研究結果の論文化及びプログラムのパッケージ化を行う.

次年度使用額が生じた理由

海外共同研究者との打ち合わせを行う予定であったが,コロナ禍により取りやめた.そのため,旅費を本来予定していた額より少ない額を計上している.

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2020 2019 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (1件)

  • [国際共同研究] Iowa State University(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      Iowa State University
  • [雑誌論文] A least squares-type density estimator using a polynomial function2020

    • 著者名/発表者名
      Im, J., Morikawa, K., and Ha, H.-T.
    • 雑誌名

      Computational Statistics and Data Analysis

      巻: 144 ページ: 不明

    • DOI

      https://doi.org/10.1016/j.csda.2019.106882

    • 査読あり
  • [学会発表] 経験尤度法を用いたNMAR データに対するセミパラメトリック多重代入法2019

    • 著者名/発表者名
      森川耕輔, 寺田吉壱, Jae Kwang Kim
    • 学会等名
      日本統計関連学会連合大会

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公開日: 2021-01-27  

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