研究課題
基盤研究(C)
地図・空間上のデータに潜む複雑な構造を明らかにするために,高次元の潜在変数を伴う統計モデルを考え,効率的な推測・選択を行う方法を研究した.疾病地図データへの適用で提案した,推定空間効果を用いた領域同定の方法は,従来の方法に比べて高リスク領域を適切に同定する可能性が高いことが示された.また,年齢・時代・コホート (APC) モデルによるがん死亡率データの解析で検討されたモデル選択の方法は,各効果を適切に推定し,解釈上の新たな知見を与えることが示唆された.
統計科学(計算統計学,数理統計学,医学統計学)