| 研究課題/領域番号 |
24500339
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 研究機関 | 金沢大学 |
|---|
研究代表者 |
寒河江 雅彦 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (20215669)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2017-03-31
|
| キーワード | カーネル密度関数 / ノンパラメトリック統計 |
|---|
| 研究概要 |
平成２４年度の研究実績について列挙します。
１．今年度の研究成果は次のとおりである：高次元データを低次元の分析手法に適応するために主成分分析、非負値行列分解、ベクトル量子化を用いた次元縮約化を行い、それぞれの方法に対応した特徴データ空間を構成し、カーネル密度推定法を適応する方法を提案し、それぞれの次元縮約化の特徴を調べた。その推定結果を利用して、画像や文字認識で利用可能な非線形判別法へ応用した。この成果は「特徴抽出データに基づくカーネル密度推定による非線形判別」として、まとめた。また、２の研究集会でその成果を報告した。
ネットワークデータの統計解析に関する最新研究動向については、資料収集及び、WEB等による検索、資料整理をおこなっった。
２．本研究費の一部を利用して下記のシンポジウムを開催した：タイトル：第１４回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計、開催日（平成２５年３月１５－１６日、場所 慶應義塾大学）、ノンパラメトリック統計及びベイズ統計に関する１５件の研究報告、情報交換を行った。
３．ネットワークデータの統計解析やモデリングに関する研究動向を把握するために
資料収集及び、ネットワーク及びグラフ理論の研究者を招聘し、タイトル「グラフ理論入門 －小さな目と大きな目－」、講師：金子美博先生（岐阜大学工学部応用情報学科准教授）、日時：12月7日 場所：金沢大学、情報交換及び研究打ち合わせを行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
平成２４年度の計画ではネットワークデータの特徴抽出、ネットワーク構造と統計理論の整合性・非整合性の整理、ネットワーク概念の統計的解釈と適用可能性を検討する予定であった。当該年度は実際には上記の項目に関連したネットワーク研究者との意見交換を踏まえて、資料の収集、整理が開始されているが発表や論文作成には至っていない。平成２５年度に予定しているノンパラメトリック統計モデルの構築に関連した成果が一足早くまとまり、「特徴抽出データに基づくカーネル密度推定法による非線形判別」として、発表及び報告集に掲載された。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成２５年度は平成２４年度の計画にあるネットワークデータに関する統計モデルの整合性の議論をまとめて、平成２５年度の計画、ネットワークパターンと整合性を持つ確率分布とノンパラメトリック統計モデルの構築を開始する。また、ネットワークの各種パターンに対応したカーネル型統計モデリング、ノンパラメトリック統計モデルの推定量に関する漸近的性質、極限分布、実際のデータあるいは仮想データに基づいた実験のためのプログラム開発を行う。
|
| 次年度の研究費の使用計画 |
平成24年度研究費の残額115,150円の当初の使途は第14回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計の講演者2名の旅費でしたが、都合により、欠席となり、平成25年度に繰り越しました。本年度も昨年同様に「第１５回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計」の研究集会を本研究資金の一部を利用して、開催予定であり、講演者の旅費及び報告集の経費の一部としてこの繰越残額を充当する予定です。
|
