【研究分野】認知科学

【研究領域課題番号】19300088 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model / Stein's phenomenon / Markov base / shrinkage estimator / generalized Bayes estimator / logistic regression / matrix normal distribution / Admissibility / Bayes estimaton / Cain polynomial / Conditional independence / Graphical model / Normal mean / Statistical matching / bootstrap / graphical models / Kullback-Leibler loss / longitudinal data / maximum likelihood estimator / Shrinkage estimator

【研究成果の概要】

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記述を、ある種の代数的枠組み(ケーイン代数)で行えることを示した。ケーイン代数は、graphoidやseparoidなどと整合性を持つことを示した。また、ケーイン多項式を考案し、条件付き独立性の系から導かれる条件付き独立性を、ケーイン多項式を用いたアルゴリズムで導かれることを導出した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2007 - 2009

【配分額】10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)

【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】19300096 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

パターン認識 / 学習理論 / 時空間現象 / 統計モデリング / 多重分光画像 / 時空間現象モデリング / 森林減少メカニズム推定 / ARXモデル / 非線形回帰モデリング / 正則化推定法 / 高次元分割表 / テンソルデータ解析 / 分類・パターン認識 / カテゴリ分解 / モデル選択 / Unmixing / Markov random field / contextual image classification / ICM method / 非線形モデリング / ベイズ推論 / 階数決定問題 / semi-supervised classification / deforastation / unmixing / functional data analysis / Baysian factor analysis / contingency table / maximal rank of tensors / pattern recognition / ensemble learning / Markov random fields / machine leaning / AdaBoost / Bagging / spatial boosting

【研究成果の概要】

超高次元データにも適応可能な分類手法が近年求められている.そこで柔軟な判別境界を表現できて過学習となりにくいbagging型AdaBoostを提案した.また地球環境空間データの解析のため,空間依存性をマルコフ確率場でモデル化し,森林被覆率の判別問題や回帰問題,土地被覆割合の推定手法を考察した.なお統計モデル選択のための情報量基準についての専門書を出版した.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2007 - 2010

【配分額】12,480千円 (直接経費: 9,600千円、間接経費: 2,880千円)