| 研究課題/領域番号 |
20K19753
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 九州大学 (2022-2023)
東京大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
倉田 澄人 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 助教 (10847122)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | モデル選択 / 統計的ダイバージェンス / ロバストネス / 漸近理論 / ベイズ統計学 / スパースモデリング / 食品科学 / 地球科学 |
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| 研究成果の概要 |
突出した能力、災害級の現象、観測機器の故障、人的なミス等々、現実のデータの中には様々な由来を持った「外れ値」が存在する。外れ値には明確な定義や線引きを与えることが難しく、また発生を防ぐことも事実上不可能である為、外れ値が混ざっていてもその影響を小さく抑えられる「頑健」な手法は、統計分析に於いて非常に重要である。本研究では、外れ値に対して頑健なモデル選択手法について研究を行った。確率分布間の遠さを測る尺度である統計的ダイバージェンスで、モデルと根底に在る「真の分布」との「遠さ」を測り、現象や行動を適切に表現出来るモデルを導き出し、選択手法の性能を理論的に評価した。
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| 自由記述の分野 |
数理統計学、モデル選択、ロバストネス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
あらゆる分野にデータは存在し、必然的にモデルが構築できる以上、「良きモデル」を択ぶ「良き規準」の開発は文理を問わない広い分野に対し意義を持つ。本研究は、導出に於ける理論的正当性や多様な設定に対する運用可能性に加えて、頑健性を中心とした規準の「良さ」を定式化し、理論的・数値実験的な比較を行うことに力点を置いた。「規準の良さ」についての考察を行い、多様な場面・設定下で、「評価規準を評価する為の規準」を構築することにより、数多存在する規準の長短や、それらの適切な使い道を示し、幅広い設定に対応した手法を開発・評価することで、諸分野の「良い」結論の妥当性ある保証を目指した。
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