超高次元複雑ヘテロデータ解析に基づく柔軟かつ頑健な非線形統計的モデリングの研究
【研究分野】統計科学
【研究キーワード】
高次元データ解析 / 異種データ統合 / ベイズ統計 / ロバスト / 超高次元データ / ヘテロデータ / 情報統合 / ベイズモデル / 階層モデル
【研究成果の概要】
多様な形式で与えられる高次元観測データから、有効に情報を抽出するための頑健でかつ柔軟な統計的データ解析手法の開発を行った。その結果、事前に定義された特徴量集合が与えられた際に、その特徴量集合が大規模観測データに対して有意に異なる分布をしているか否かを判定する一連の統計解析手法を開発した。また、大規模遺伝子ネットワークを推定するための頑健な推定方法を提案し、がんの多様性解析に応用した。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2008 - 2010
【配分額】20,540千円 (直接経費: 15,800千円、間接経費: 4,740千円)