2004 Fiscal Year Annual Research Report
超多数の動的モデルの組織的統合に基づく予測法に関する研究
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14208025
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
樋口 知之 統計数理研究所, 予測制御研究系, 教授 (70202273)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北川 源四郎 統計数理研究所, 所長 (20000218)
田村 義保 統計数理研究所, 統計計算開発センター, 教授 (60150033)
佐藤 整尚 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助教授 (60280525)
川崎 能典 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助手 (70249910)
河野 英昭 九州大学, 理学研究院, 助教授 (60304721)
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| Keywords | モデル統合 / マルコフ切り替え / DNAマイクロアレイ / target tracking / データマイニン / high frequency financial data / 物理乱数 |
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| Research Abstract |
擬ベイズ法や諸ベイズ法との有機的融合や,超多数のモデルを結合した予測技法の枠組みにおける情報量規準の研究,最近著しく進歩したシーケンシャルモンテカルロ法で開発されたリサンプリング技法の展開を行った.具体的な応用テーマとしては,多数のモデルを動的に混合・切り替える方法の適用を基本的アプローチとして,大量人工衛星データの自動解析,High frequent financial dataの解析,Target tracking問題,動画特徴点の抽出・自動追尾問題等に取り組んだ.
応用的研究においては,今年度は当初の計画どおり,実際のデータを利用した解析をすすめ,モデル創出技術としての研究成果の確認と,社会的要請の高い新しい問題への挑戦もあわせて取り組んだ.特にゲノム情報科学においてこの数年特に重要な遺伝子発現データであるDNAマイクロアレイの新しいデータ解析手法を開発した.アレイデータはケース数が数十である一方,特徴量ベクトルの次元が数千から2万程度にもなる,次元の非対称性が著しい特徴がある.このため,従来のクラスタリング解析手法は適用不能であった,我々は,因子分析の枠組みを拡張することで次元の問題を解決しつつ,安定したクラスタリングの結果と次元縮約を同時に達成する手法を開発した.この手法をもとにして,GUIに優れた結果の出力の可視化ソフトを開発した.この手法のデータ解析へ新しい手法が有効と確認されたので,共同研究者を通して派生してさまざまなバイオ関連のデータ解析の問題が持ち込まれた.
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