| 研究概要 |
交付申請書に記載した3つの研究(研究A,B,C)を進めた.
研究Aについては,多変量解析の枠組みから始め,線形重回帰,線形成長曲線モデル,多変量回帰,Seemingly Unrelated回帰モデルにおいてパラメトリック手法とノンパラメトリック手法のブレンドについて考察を与え,手がかりとなるセミパラメトリックモデルの構築に至った.
研究Bについては,パラメトリック手法による初期推測の残差をノンパラメトリック核型推定量をLearnerとして最小2乗ブースティングを実行するアルゴリズムを作成し,その挙動を数値的に調べた,得られたブースティング推定量の漸近的挙動についても考察を与えた.適切な平滑化パラメータの値とブースティングのイテレーションとの間の関係についても考察を与え,次年度に継続される研究の足がかりを掴むに至った.
研究Cにおいては,研究C-1について一応の完成を見た.多次元空間内での信頼区間に対応する信頼集合の構成のためのアルゴリズムも開発し,胎児形態計測データに有効に適用された.結果は論文にまとめ投稿された.研究C-2・研究C-3については,主に推定方法についての進展を得た.次年度への継続の際の足がかりとなる.
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