2006 Fiscal Year Annual Research Report
関数データに基づく統計的手法の開発と生命科学への応用
Project/Area Number |
05J52912
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
茅野 光範 九州大学, 大学院数理学研究院, 特別研究員(DC1)
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Keywords | 関数データ解析 / 主成分分析 / 平滑化 / 基底関数 / モデル標準基準 / タンパク質立体構造 |
Research Abstract |
本研究では,関数データ解析におけるモデリングに情報量基準を導入することと,生命科学データに対して関数データ解析を行い、従来の生物学的な知見に加えて統計的な考察をすることを目的とする.今年度は,関数主成分分析の新しいモデルとその応用例について研究した.また,前年度に引き続き,関数主成分分析のタンパク質立体構造データへの応用についても研究を進めた(茅野・小西・平川・久原(2006,応用統計学)).タンパク質立体構造データへの応用に関して,現在は,より生物学的な問題に対して関数主成分分析を適用し,主成分が持つ意味の解釈などを行っている. 一方,不均一に観測・測定されたデータに対して関数主成分分析を行う手法として縮小ランクモデル(Reduce Rank Model ; James, Hastie and Sugar(2001,Miometrika))が提案している.従来,ある1つの変数に対する関数データ(1次元の関数データ)を取り扱ったモデルが研究されていたが,本研究では,このモデルを多次元に拡張し,情報量基準AICとベイズ型モデル評価基準BICによってモデル選択を行った(茅野・堂園・小西(2006,統計関連学会連合体会);(2007,人工知能学会研究会資料)).今後,拡張したモデルに対して正則化法による推定を提案し,それを評価するモデル評価基準を導出したい.
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Research Products
(3 results)