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2016 年度 研究成果報告書

組合せ代数的手法によるビッグデータ時代の統計的推測理論と推測アルゴリズムの研究

研究課題

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研究課題/領域番号 25330037
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 統計科学
研究機関同志社大学 (2016)
新潟大学 (2013-2015)

研究代表者

原 尚幸  同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (40312988)

連携研究者 竹村 彰通  滋賀大学, データサイエンス学部, 教授 (10171670)
栗木 哲  統計数理研究所, 数理推論研究系, 教授 (90195545)
二宮 嘉行  九州大学, 数理学研究科, 准教授 (50343330)
小林 景  慶應義塾大学, 理工学部, 准教授 (90465922)
研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2017-03-31
キーワードグラフィカルモデル / 計算代数統計学 / 計算機統計学
研究成果の概要

非巡回有向グラフが定義し、潜在変数を1つ含むような、因子分析型のガウスグラフィカルモデルの識別可能性について、先行研究で得られている十分条件を大きく改良する、有用な組合せ論的な十分条件の導出を行った。また、この一部の結果の離散のグラフィカルモデルの識別可能性への拡張を行った。
また、空間疫学モデルのホットスポット検出の多重性調整p値の正確計算アルゴリズムを、グラフ理論を用いて改良し、実データを用いてその有用性を確認した。

自由記述の分野

数理統計学

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公開日: 2018-03-22  

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