| 研究課題/領域番号 |
21K01421
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 明治大学 (2022-2023)
千葉大学 (2021) |
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研究代表者 |
小林 弦矢 明治大学, 商学部, 専任教授 (00725103)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ベイズ統計学 / 時空間モデル / グループデータ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，単年度・国全体のレベルではなく，複数時点および複数地域における所得のグループデータの分析のための時系列および時空間ベイズ解析の方法と，グループデータ等に関連するベイズモデリング方法に関する研究を行った．具体的には，グループデータに対する時空間混合モデルや線形混合モデル，多変量カウントグループデータに対する因子モデル，カウントデータに対する混合予測モデルなどを取り扱った．本研究で得られた成果は国際学術誌への掲載・投稿および国際学会において報告された．
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| 自由記述の分野 |
ベイズ統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本において所得データはグループデータの形式て公表されることが多いのに対し，時空間モデルなどに基づく高度な分析方法はグループデータに対しては確立されていないため，本研究による新しい種々のベイズモデリングの方法は所得データなどのグループデータに対して極めて有用な分析手法となる．特に，提案手法は空間補間や将来予測にも使用することができるため，任意の時点・地域において任意の所得・貧困指標を得ることができ，政策立案等のための情報提供において大きく貢献することが期待できる．またこれらから派生した他の提案手法も諸科学分野において頻繁に利用されることが期待される．
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