| 研究課題/領域番号 |
25400197
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
本田 敏雄 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (30261754)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 変数選択 / 高次元データ / 変動係数モデル / セミパラメトリックモデル |
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| 研究実績の概要 |
平成２６年度は、高次元変動係数モデルの変数選択と構造の特定化に関する共著論文
“Nonparametric independence screening and structure identification for ultra-high dimensional longitudinal data”を改訂し、Annals of Statistics誌に掲載済となった。
また、変動係数モデルに関する別タイプの選択法（前進型のスクリーニング法）を提案し、共著のDiscussion paper、“Forward variable selection for sparse ultra-high dimensional varying coefficient models”にまとめた。さらに、変数選択および構造の特定化を終えた後の半変動係数モデルの回帰係数の有効推定に関する結果を、共著のDiscussion paper、“Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data”にまとめた。ともに、http://arxiv.org上で公開されている。後者については、すでに研究会で発表を行った。これらについては、さらに国際学会でも発表する予定である。
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| 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
高次元変動係数モデルにおける変数選択問題では、以下の状況である。従って本研究は、おおむね順調に進んでいると判断される。
１．高次元変動係数モデルの変数選択と構造の特定化に関する重要な結果を得た。
２．別のタイプの変数選択法（前進型のスクリーニング法）についての有用な結果を得た。
３．変数選択と構造の特定化後の推定問題についても重要な結果を得ている。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成２５、２６年度の成果を踏まえながら、以下について共同研究者と、相互訪問および電子メールでのやりとりなどにより、共同研究を進めていく。
１．平成２６年度のDiscussion paperを改訂して、より完全なものとして一流雑誌での発表
２．変数選択および構造の特定化の結果のGLMへの拡張と半変動係数モデルの効率的推定に関する結果のGLMへの拡張
３．これまでの結果の実データへの応用と、可能であればソフトウェアの配布
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| 次年度使用額が生じた理由 |
平成26年10月共同研究のため国立台湾大を訪問した際、先方より旅費の援助を受けたため、若干の残額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
以上の残額は、平成27年度の国内外の学会参加の際の使用する予定である。
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