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2016 年度 研究成果報告書

多変量ノンパラメトリック検定統計量の開発と環境データへの応用

研究課題

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研究課題/領域番号 26730025
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 統計科学
研究機関東京理科大学 (2015-2016)
防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工 (2014)

研究代表者

村上 秀俊  東京理科大学, 理学部第一部数理情報科学科, 講師 (60453677)

研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2017-03-31
キーワードノンパラメトリック法 / 多変量データ / 仮説検定
研究成果の概要

様々な検定統計量を多変量検定統計量へと拡張した.生態統計学や生物統計学で多用されている多重比較法への拡張,管理図における異常検出のための検定統計量への拡張を行ない,シミュレーション実験により,既存の検定統計量と検出力の比較を行い,提案統計量の妥当性を示した.また,様々な検定統計量に対して積率母関数を導出し,より精度の良い近似分布を導くと伴に,検定問題において重要な役割を果たす検定統計量の不偏性を証明した.
データ分析をする上で,一様分布やガンマ分布の和の分布の導出が必要であるが,和の分布には無限級数和が含まることから応用が難しいため,鞍点近似や積率多項式近似によって和の分布の近似分布を導出した.

自由記述の分野

統計科学

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公開日: 2018-03-22  

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