2022 Fiscal Year Research-status Report
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21K13274
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40779716)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ベイズ統計学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究では，口頭剖検聞き取り調査における各々の質問項目の死因に対する重要度を測る統計手法の開発に主に取り組んだ．確率変数の重要度に関しては様々な定義が存在するが，本研究課題においては２つの異なる指標に基づく重要度の考察を行った．具体的に，情報理論の概念として広く応用されている相互情報量と条件付き相互情報量を重要度の指標として採用しており，これまで取り組んできた死因分布推定のためのベイズ統計モデルを用いて計算することを可能とした．相互情報量は個々の質問項目を知ることで死因について得られる情報量を表しており，この値が大きい質問項目ほど重要度が高いと解釈できる．一方で，死因分布を推定するための聞き取り調査には100以上の質問が含まれており，それぞれの質問項目が持つ死因関連の情報に重複が発生している可能性が高く，似た情報を保有する質問を聞き取り調査で重ねてもあまり意味はない．条件付き相互情報量は個々の質問項目が死因について固有の情報をどれだけ持っているかを表しており，この値を参考にすることで追加情報を持たない余分な質問項目を探し出すことが可能となる．しかし，条件付き相互情報量も完全な指標ではないことを踏まえて，相互情報量と両方の値を参照しながら質問項目の重要度を測ることを提案した．また，提案手法に対してはマルコフ連鎖モンテカルロ法によるパラメータ推定方法を開発し，各々の質問項目の重要度を実際のデータを使って求める計算アルコリズムを考案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は主に質問項目の重要度を解釈可能な形で表現する統計手法の開発を行った．これまで取り組んできた死因分布推定のためのベイズ統計モデルの枠組みの中で質問項目の重要度を計算することが可能なため，容易に欠損値処理ができる等の利点を生かせることに加え，実証研究において死因分布の推定を行った後の追加分析として質問項目の重要度を調べることができる．死因分布推定のためのベイズ統計モデルに関しても人口学的情報・地理的情報に基づく階層的構造を表現する拡張に取り組んでいる途中であるが，本研究課題の核となる質問項目の重要度を測る統計手法を開発することに加え，データから重要度の値を実際に計算するアルゴリズムを考案したこともあり，研究計画は順調に進んでいると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
死因分布推定のためのベイズ統計モデルを用いて相互情報量と条件付き相互情報量を計算することで個々の質問項目の重要度を測定することが可能となったが，その解釈において改善すべき点が残っている．これらの指標は個々の質問項目が死因に関して持つ情報の多さを測っているため質問項目間の比較には問題ないが，その情報の絶対的な量が多いのか少ないのかを決める一般的基準が存在しない．そこで，相関係数のようにどのようなデータに対しても特定の範囲の値しか取らないように情報量を基準化することを考えるが，その際に基準化情報量の解釈が難解になることを避ける．情報量を推定するためのマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく計算アルゴリズムの開発を進めてきているが，現在取り組んでいる手法では収束に時間がかかっており，より効率的な推定アルゴリズムへの改善に取り組む予定である．加えて，実際の口頭剖検データであるPHMRCデータを用いて質問項目の重要度の計算を行いランキングを作成する．得られた研究成果は積極的に研究学会などで発表を行うことを目指す.
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| Causes of Carryover |
購入予定の計算機器などの物品を翌年度に変更したため未使用額が生じた.翌年度に必要となる物品の購入費用や旅費として利用する.
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Research Products
(1 results)
