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興味の確率変数が従う分布の母数の推定を行う時、一般的には興味の確率変数の情報のみを用いて母数の推定量を構成する。しかし、興味の確率変数に相関のある（関連のある）他の確率変数が存在するとき、この情報を用いることにより、この推定量の分散を小さくできる、つまり推定量の精度改善を行う事ができる（このような手法を制御変数法と言い、この相関のある確率変数を制御変数と言う）。この制御変数法は推定量の精度改善が行え非常に有用であるため長年研究されてきたが、従来の研究においてはそのほとんどが興味の確率変数列と制御変数列が独立標本のセッティングの下で研究が行われてきた。であるので私はこれを従属標本の下で、制御変数推定量を構成しその漸近的性質を導出した。世の中の多くのデータは独立標本でなく従属標本であるのでこの結果は非常に応用が期待できる。
しかし、私が構成した従属標本の下での制御変数推定量は興味の確率変数列と制御変数列の次元が１次元であり世の中には多くの多次元データが見られる。よって私はまず１次元従属標本の下での制御変数推定量の結果を多次元従属標本に応用しその精度に関する性質を明らかにする事を目的とした。
本年度はまず今までの制御変数法に関する研究結果を整備した。そしてこの整備した結果を下に多次元従属標本の下で制御変数推定量を構成し、その精度に関する性質（漸近的性質）の研究を行った。また制御変数法に関する研究発表を行い、国内外からの研究者から知見を得た。
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