2023 Fiscal Year Final Research Report
Introduction of general causality to various observations and the innovation for its optimal statistical inference
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18H05290
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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Broad Section J
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山下 智志 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (50244108)
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
阿部 俊弘 南山大学, 理工学部, 准教授 (70580570)
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| Project Period (FY) |
2018-06-11 – 2023-03-31
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| Keywords | 時系列解析 / 因果性分析 / 統計推測 / 時系列予測 / 高次元統計解析 / 秘匿データ分析 / 計量ファイナンス / 医学統計 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Professor Granger, a Nobel Prize laureate, introduced a concept of " causality" in 1969, motivated the prediction from one economic time series A to another one B. If the prediction error of A based on the information A and B is smaller than that based on just A, B is said to be Granger causal to A. Now the Granger causality is applied to a variety of fielld, e.g. medical sciences, natural science, enviroment science etc. In this research, we introduce a very general causality concept by a general measure of causal divergence to detect an important latent factor in a variety of fields. We observe not only the usual data but also abstract data e/g. topological data. We also developed an optimal statistical inference in this field.
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| Free Research Field |
統計科学、時系列解析
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
一般化因果性指標の広汎な観測からの統計推測は、種々の新しい統計推測論の構築を必要とし、極めて多様な観測に対して高度な統計推測や統計的検定論の展開が必要になった。例えば高次元観測、非定常従属観測、位相データ等の従来と異なる統計観測に対して本研究推進によって革新的な統計推測の基礎理論の発展がもたらされた。本主題は、もともと経済学の話題にモチベートされたもんであるが、それが経済金融だけでなく医学、遺伝子科学、自然科学、環境科学、感性科学、等に広がったので応用は極めて広く、脳の部位間の因果性、年金ポートフォリオ係数への因果推測、企業の制作側の意識とユーザーの意識の要因解析等、社会的意義も確認された。
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