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クラスター点過程は，統計地震学における余震データに代表されるクラスタリングデータに対する統計モデルである．これらの高次元幾何学的データの背後にある構造は極めて複雑であり，その複雑性をモデリングするため，申請者は，従来のクラスター点過程モデルであるNeyman-Scottクラスター点過程を，様々な大きさから成るクラスター点過程へ拡張したが拡張の余地はまだ残り，パラメータ推定法やそれに対する漸近論も未だ十分に定式化されていない．
本研究の最終年度は，本研究課題へ自然に引き続くこの問題を考察し，共同研究の結果，若干の知見を得た．
拡張したクラスター点過程に対する尤度解析は，Neyman-Scottクラスター点過程に対するそれとは異なり，モデルパラメータ数が増えるため，モデルに関する同定問題が生じる．この問題を解決することは，拡張したクラスター点過程に対する尤度解析を確立することにほかならない．
この同定問題の解決に向けて，共同研究をとおして，EMアルゴリズムが重要な役割を果たすという結論に至った．実際，同定問題は，EMアルゴリズムの枠組みの`データの不完全性'に対応することから，EMアルゴリズムを援用することは自然である．なお，EMアルゴリズムを援用する際，その収束スピードを考察することも重要である．目下，シミュレーションをとおして，EMアルゴリズムによるパラメータ推定値に対する安定性を確認している．
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