2007 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
19300088
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
汪 金芳 Chiba University, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 尚幸 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 助手 (40312988)
津熊 久幸 東邦大学, 医学部, 講師 (50424685)
兪 文偉 千葉大学, 大学院・工学研究科, 准教授 (20312390)
田栗 正章 千葉大学, 大学入試センター, 副所長 (10009607)
|
|---|
| Keywords | bootstrap / cain polynomial / conditional independence / graphical models / Kullback-Leibler loss / longitudinal data / maximum likelihood estimator / Shrinkage estimator |
|---|
| Research Abstract |
本研究の主要な目的は、脳の連結性を解明するための、パネルデータに基づく統計的因果モデルの構築である。今年度は、標準的認知実験による脳機能画像データの解析や問題点の整理を行い、またこれまでに機能的磁気共鳴画像データを解析するために用いられてきた標準的なツールであるSMP法(多変量解析法に基づく方法)についても検討を行った。
これらの研究の過程で、ある種の多項式(ケーイン多項式)を用いることによって、統計的因果モデルを構築するための鍵となる条件付き独立性に関するアルゴリズムを構成できる可能性を発見した。SMP法は従来の多変量解析法に基づく方法であるが、代数的アルゴリズムに基づくケーイン多項式の理論を用いることにより、自由度の高い複雑なモデル空間から自動的に最適な因果モデルを探索することが可能となるため、今年度は、ケーイン多項式の理論とそれに基づくアルゴリズムに関する研究を行った。このアルゴリズムの特徴は、まず、統計的因果モデルをいくつかの条件付き独立性で表し、次に、これらの条件付き独立性をケーイン多項方程式に変換する。さらに、ケーイン多項式の線形表現によって、様々な因果モデルを導くことができる。これらの結果は、自動的に最適因果モデルを発見するための重要な意義を持つと思われる。
その他に、
(1)ポアソン分解可能モデルにおける最尤推定量の改良や、
(2)多変量正規分における推定精度の改良法の開発、
(3)パネルデータの比較におけるブートストラップ法の適用
などの研究においても、いくつかの成果を得ることができた。
|
-
-
[Journal Article] Computer-based Identification of Plantar Pressure in Diabetic Type 2 Subjects with and without Neuropathy2008
Author(s)
R Acharya U, M. A. Rahman, Z. Aziz, T. P. Ha, Ng, E. Y. K, W. W. Yu, C. Law, T. Subramaniam, W. Y. Shuen, S. C. Fang,
-
Journal Title
Journal of Mechanics in Medicine and Biology
Pages: 363-375
Peer Reviewed
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
