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2021 年度 実施状況報告書

スパース分割表解析とその応用

研究課題

研究課題/領域番号 20K03756
研究機関東京理科大学

研究代表者

田畑 耕治  東京理科大学, 理工学部情報科学科, 教授 (30453814)

研究分担者 中川 智之  東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (70822526)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2025-03-31
キーワード分割表 / 尺度 / 対称性 / 漸近理論 / 欠測データ / 非対称性 / 統計的検定 / 統計的推定
研究実績の概要

・2021年度も引き続き、標本数とともにセル数も大きくなる漸近論(高次元漸近論)を用いた適合度検定について研究を行った。特に、正方分割表解析における対称性の検定問題に対して、高次元漸近理論の下での検定統計量の漸近分布の導出について研究を行った。文献調査、離散項の評価について検討したが、さらなる調査・検証が必要と考えられるため2022年度も引き続き検討する。
・2021年度も引き続き、無視できない欠測を含む2x2分割表に関する研究を行なった。Takai and Kano (2008) の方法を参考にして、無視できない欠測を含む2×2分割表に関する対称性の検定を与え、計算機での実装と様々なシミュレーション実験の再確認を行った。2021年度は、これらの結果を論文としてまとめ、論文を投稿した。現在は、査読者コメントを参考に、方法論の比較、さらなるシミュレーションの充実を目指して、論文を修正中である。
・正方分割表の解析において、部分対称性からの隔たりを測る尺度の推定量が提案されている。この推定量よりも尺度の推定精度が高い尺度の推定量を提案し、その性質を議論した結果を論文にまとめた。さらに、対称性からの隔たりを二次元的に表現する尺度の研究も行ない、その結果を論文としてまとめた。二次元的に表現することにより直感的に対称性からの隔たりを理解できるようになった。
・順序カテゴリ正方分割表の解析において、ロジット変換に基づく非対称性のモデルを提案し、対称モデルの分解定理を与えた。検定方式や他のモデルとの関係性などを議論し、実際のデータに適用した解析結果を与えた。提案方法は、これまでの多くのモデルが主体角セルに制約を持たないのに対して、提案モデルは主体角セルに制約を持つことが重要な特徴となっている。

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

2021年度は、正方分割表解析における対称性の検定問題に対して、高次元漸近理論の下での検定統計量の漸近分布の導出について研究を行った。また、高次元漸近理論を用いない方法として、ベイズ統計学の応用、計算代数統計の応用などの本研究に関連する文献調査に関して大学院生や他大学の研究者も含めたゼミを行い、多くの議論を行った。その結果、離散項の評価に関する問題点や課題、計算機を用いた場合の計算コストの問題などが明確になり、それらを解決するために2022年度も引き続き検討を行うこととした。
2021年度は、無視できない欠測を含む2×2分割表に関する対称性の検定を与え、計算機での実装と様々なシミュレーション実験、既存研究との比較を行った。シミュレーション実験においては、関連する研究者とzoomミーティングを行うなどして、シミュレーションのシナリオの検討、論文を改善するための方向性を議論した。2022年度は、論文を再考し、再投稿する予定である。
上記の他にも、対称性の検定に関するφ-divergence型統計量の高次のオーダーの導出、φ-divergence型統計量の離散項のオーダー評価、欠測を含んだr×r分割表の対称性の検定、欠測を含む分割表に関するベイズアプローチについて、文献調査結果の報告や意見交換を継続実施した。これらの課題について、いくつかの研究成果が得られつつあるので、2022年度は論文としてまとめる方向でさらなる考察を実施したいと考えている。

今後の研究の推進方策

基本的には,2021年度の研究体制を継続する。申請者は、欠測を含んだr×r分割表の対称性の検定、欠測を含む分割表に関するベイズアプローチについて、方法論の検討、計算機への実装、実データ解析を主に担当する。欠測を含んだ2×2分割表の方法をr×r分割表へ拡張するためには、識別性の担保が不可欠である。この問題の解決を目指して研究を継続する。研究分担者は、対称性の検定に関するφ-divergence型統計量の高次のオーダーの導出、φ-divergence型統計量の離散項のオーダー評価、対称性の検定に関する高次元分割表解析について、オーダー評価、離散項の導出、数学的な性質の導出を主に担当する。離散項の導出がボトルネックであるとの報告を受けていることから、国内外の研究者と議論することで、問題解決の糸口を継続して探す方向で進める。所属が同じであるという利点を活かして、定期的な意見交換や進捗報告を行いながら、2021年度同様に研究を推進する。また、双方のテーマを融合した研究課題も考えられることから、テーマの進捗状況に応じて柔軟に解決すべき問題を選択する予定である。
研究が上手く進まない場合には、zoomミーティングなどを活用して、外部の研究者などと意見交換をする予定である。また、国内外の学会やシンポジウムに参加し、最新の研究動向をチェックすると共に、外部の研究者とのネットワークの拡張、情報交換を積極的に行う予定である。さらに、研究室に多くの大学院生が所属していることから、大学院ゼミなどでも問題意識を共有し、意見交換をする予定である。

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウイルス感染症の影響により、国内学会やシンポジウム及び国際会議等へ参加する際の旅費として計上していた予算を消化することができなかった。新型コロナウイルス感染症が終息し、国内での移動や海外への渡航が自由に出来るようになれば、旅費として使用する予定である。もし、終息しない場合には、コンピュータの新調などを検討し、計画的な予算執行を目指す。

  • 研究成果

    (17件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (13件) (うち国際学会 2件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] Improved approximate unbiased estimators of the measure of departure from partial symmetry for square contingency tables2021

    • 著者名/発表者名
      T. Nakagawa, R. Namba, K. Iki and S. Tomizawa
    • 雑誌名

      SUT Journal of Mathematics

      巻: 57 ページ: 167-183

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Two-dimensional index of departure from the symmetry model for square contingency tables with nominal categories2021

    • 著者名/発表者名
      T. Momozaki, T. Nakagawa, A. Ishii, Y. Saigusa and S. Tomizawa
    • 雑誌名

      Symmetry

      巻: 13 ページ: 2031

    • DOI

      10.3390/sym13112031

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Extension of Marginal Complementary Log-Log Model and Separations of Marginal Homogeneity for Ordinal Categorical Data2021

    • 著者名/発表者名
      Fujisawa, K., Mitomi, K. and Tahata, K.
    • 雑誌名

      Journal of Statistical Theory and Practice

      巻: 15 ページ: 1-17

    • DOI

      10.1007/s42519-021-00197-w

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Extended asymmetry model based on logit transformation and decomposition of symmetry for square contingency tables with ordered categories2021

    • 著者名/発表者名
      Kengo Fujisawa, Jin Kinoshita and Kouji Tahata
    • 雑誌名

      Electronic Journal of Applied Statistical Analysis

      巻: 14 ページ: 1-12

    • DOI

      10.1285/i20705948v14n1p1

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Proportional Reduction in Variation measure using extropy for two-way contingency tables2022

    • 著者名/発表者名
      渕上 豪支, 中川智之, 田畑耕治
    • 学会等名
      第11 回統計学会春季集会
  • [学会発表] Choice of the Dirichlet parameter for estimation of measures in two-way contingency tables2022

    • 著者名/発表者名
      Tomotaka Momozaki, Koji Cho, Tomoyuki Nakagawa, Sadao Tomizawa
    • 学会等名
      The Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing
    • 国際学会
  • [学会発表] Choice of the Dirichlet parameter to estimate measures for square contingency tables2022

    • 著者名/発表者名
      中川智之, 桃﨑智隆, 長光司, 富澤貞男
    • 学会等名
      RIMS 共同研究『ベイズ法と統計的推測』
    • 招待講演
  • [学会発表] パラメータ識別可能なグラフィカルモデルによる欠測を含んだ 2×2 分割表の対称性の検定2022

    • 著者名/発表者名
      糸洲弘, 中川智之, 田畑耕治
    • 学会等名
      ”Applications of Data Science in Social Science”, Symposium in honor of Prof.Nobuhiko Terui, supported by JSPS KAKENHI
  • [学会発表] 順位情報に基づく事前分布を用いた多項確率の推定2022

    • 著者名/発表者名
      田畑耕治,岸村遼,柳本武美
    • 学会等名
      RIMS 共同研究『ベイズ法と統計的推測』
    • 招待講演
  • [学会発表] 正方分割表における局所周辺対称モデルとその隔たりを測る調和平均型尺度2021

    • 著者名/発表者名
      齋藤健, 石井晶, 中川智之, 富澤貞男
    • 学会等名
      2021年度統計関連学会連合大会
  • [学会発表] f-divergence を用いた分割表におけるクラメール係数の一般化について2021

    • 著者名/発表者名
      浦崎航, 桃﨑智隆, 中川智之, 富澤貞男
    • 学会等名
      2021年度日本分類学会シンポジウム
  • [学会発表] ベイズ法を用いた正方分割表における尺度の推定2021

    • 著者名/発表者名
      桃﨑智隆, 長光司, 中川智之, 富澤貞男
    • 学会等名
      日本計算機統計学会 第35回大会
  • [学会発表] 順序カテゴリ正方分割表における非対称性の程度と方向を測る尺度2021

    • 著者名/発表者名
      桃﨑智隆, 中川智之, 生亀清貴, 富澤貞男
    • 学会等名
      2021年度 日本分類学会シンポジウム
  • [学会発表] 名義カテゴリ分割表における f-divergence を用いた変動の縮小度を測る尺度について2021

    • 著者名/発表者名
      和田裕希, 桃﨑智隆, 中川智之, 富澤貞男
    • 学会等名
      2022年度 日本分類学会シンポジウム
  • [学会発表] ベイズ法を用いた分割表における尺度の推定2021

    • 著者名/発表者名
      桃﨑智隆, 長光司, 中川智之, 富澤貞男
    • 学会等名
      科研費シンポジウム「多様な分野における統計科学に関する理論と方法論の革新的展開」
  • [学会発表] 正方分割表における対称な累積確率に基づく非対称性の尺度2021

    • 著者名/発表者名
      桃﨑智隆, 中川智之, 生亀清貴
    • 学会等名
      2021年度 応用統計学会年会
  • [学会発表] On test for symmetry in 2x2 contingency tables with nonignorable nonresponse2021

    • 著者名/発表者名
      Kouji Tahata, Yusuke Ii, Takahiro Nishiyama
    • 学会等名
      Australia and New Zealand Statistical Conference 2021
    • 国際学会

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公開日: 2022-12-28  

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