| 研究課題/領域番号 |
25540011
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
統計科学
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
|
|---|
| 研究分担者 |
岩崎 学 成蹊大学, 理工学部, 教授 (40255948)
|
|---|
| 連携研究者 |
高井 啓二 関西大学, 商学部, 准教授 (20572019)
大津 起夫 大学入試センター, 研究開発部, 教授 (10203829)
廣瀬 慧 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (40609806)
鎌谷 研吾 大阪大学, 基礎工学研究科, 講師 (00569767)
菊地 賢一 東邦大学, 理学部, 教授 (50270426)
|
|---|
| 研究協力者 |
Sobel Michael E. Columbia University, Professor
Yuan Ke-Hai University of Notre Dame, Professor
Ricardo Silva University College London, Lecturer
Mortaza Jamshidian California State University, Fullerton, Professor
Aapo Hyvarinen University of Helsinki, Professor
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| キーワード | Missing at random / APB / NMARness / bias of the MLE / sarrogate endpoint |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究は，研究代表者と研究分担者である岩崎学教授（成蹊大学）を中心とする二つの研究グループによる共同研究として進められた．小規模および中規模の研究集会を各年度数回開催した．研究目的は欠損値データ解析の理論再構築とその応用である．具体的な研究成果としては，条件MAR の数学的緩和，NMARness の定義，APB の導出と理論的性質の検討である．これらの理論を応用し，いくつかの統計モデルにおいて補助変数導入の有効性を検討した．具体的なモデルとして，エンドポイントに欠損がある場合，代替特性を補助変数として取り入れることによって，興味あるパラメータの推定バイアスが減少するための数学的条件が導かれた．
|
| 自由記述の分野 |
統計科学
|
