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研究分野別サイレントキーワード
「ベイズ統計」とサイレントキーワードを含む研究
【情報学】情報基礎学：階層モデル ／ベイズ統計を含む研究件
❏大規模データに対するベイズモデリングの新展開(21H00699)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
【キーワード】ベイズ統計 / 一般化ベイズ / 状態空間モデル / 時系列データ / 空間データ (他8件)
【概要】本研究の目的は、大規模データ解析で見受けられる実用上の問題点に着目し、それらを解決する効果的なベイズモデリングの方法論の開発を目指している。今年度は具体的に以下のような研究に取り組んだ。 (A) 外れ値に頑健なベイズモデリング: 現実のデータには外れ値が含まれることが多く、その影響で誤った統計的推測を行ってしまう危険性がある。まず、ロバストダイバージェンスと呼ばれる分布間の尺度を用いたベイズ推測の...
❏グループデータ解析の安定化のための統計的方法論(18K12757)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
【キーワード】統計モデリング / ロバスト統計 / 空間統計 / 階層モデル / 異質性 (他10件)
【概要】個人や地域などの属性に基づいてグループ分けされる形式のデータはグループデータと呼ばれ様々な科学分野において頻繁に扱われるデータである。本研究ではこのようなデータに対する既存の統計分析手法が抱える問題点、特にモデルの柔軟さの制約、大規模データにおける計算コスト、外れ値が存在するもとでの頑健性の問題などに注目し、効果的な解決策となる手法を開発した。また開発した手法の理論的性質も明らかにした。 ...
❏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(20680016)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】井元 清哉 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (10345027)
【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 (他9件)
【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。 ...
【情報学】情報基礎学：ロバスト統計 ／ベイズ統計を含む研究件
❏ロバスト統計・縮小推定に有用な新しい確率分布族の研究(22K13374)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2022-04-01 - 2027-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】確率論 / 分布論 / ロバスト統計 / 状態空間モデル / ベイズ統計学
【概要】
❏グループデータ解析の安定化のための統計的方法論(18K12757)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
【キーワード】統計モデリング / ロバスト統計 / 空間統計 / 階層モデル / 異質性 (他10件)
【概要】個人や地域などの属性に基づいてグループ分けされる形式のデータはグループデータと呼ばれ様々な科学分野において頻繁に扱われるデータである。本研究ではこのようなデータに対する既存の統計分析手法が抱える問題点、特にモデルの柔軟さの制約、大規模データにおける計算コスト、外れ値が存在するもとでの頑健性の問題などに注目し、効果的な解決策となる手法を開発した。また開発した手法の理論的性質も明らかにした。 ...
❏大規模計数時系列データのベイズ分析(17K17659)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】計数データ / 時系列データ / 状態空間モデル / 逐次モンテカルロ法 / 縮小事前分布 (他11件)
【概要】ウェブサイトへのアクセス数のデータに代表される、計数値のストリーミングデータの逐次分析に関する研究。次々にデータが観測される状況で、逐次的な事後・予測分布の計算が解析的に可能になるように、ポアソン・ガンマ型の共役性と呼ばれる統計的性質を活かした状態空間モデルを研究した。また、急激なアクセス数の増加に対応できるよう、当該のモデルを拡張するとともに、逐次モンテカルロ法と呼ばれる計算手法を適用できるよう...
【情報学】情報基礎学：潜在変数 ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
❏心理学データのための情報仮説の評価法およびソフトウェアの開発(24730544)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】岡田 謙介 専修大学, 人間科学部, 准教授 (20583793)
【キーワード】仮説検定 / 情報仮説 / 効果量 / ベイズ統計学 / 統計改革 (他10件)
【概要】従来の心理学データ分析は，統計的仮説検定という枠組みに大きく依っていた。このことによって，たとえば本来効果がない治療法も効果があると判定されてしまうような問題が生じてしまっていることが近年明らかになってきた。そこで本研究課題では，これに代わる方法として，「情報仮説の評価」および「効果量」という2つの枠組みを用いて，心理学データのための新しい統計学的方法を開発し，その数理的な性質を評価し，そして実際...
❏セミパラメトリックモデルのベイズ計量分析(18330039)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院・経済学研究科, 准教授 (60251188)
【キーワード】マルコフ連鎖モンテカルロ法 / ベイズ統計学 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 潜在変数 / サンプルセレクションモデル (他14件)
【概要】本研究ではまず大森が危険資産収益率のための非対称性のある確率的ボラティリティ変動(ASV)モデルについて,効率的な2つのマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法による推定方法を開発し,ジャンプ・すその厚い誤差分布のモデルに拡張した.また多変量収益率の因子モデルにおいて因子及び誤差項がASVモデルに従う場合の推定方法を提案した.この他,サンプル・セレクションモデルにおける効率的なベイズ推定の方法につい...
【情報学】情報基礎学：ベイジアン・アプローチ ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
❏経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価(26245028)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 (他13件)
【概要】株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。 ...
【情報学】情報基礎学：状態空間モデル ／ベイズ統計を含む研究件
❏ロバスト統計・縮小推定に有用な新しい確率分布族の研究(22K13374)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2022-04-01 - 2027-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】確率論 / 分布論 / ロバスト統計 / 状態空間モデル / ベイズ統計学
【概要】
❏大規模データに対するベイズモデリングの新展開(21H00699)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
【キーワード】ベイズ統計 / 一般化ベイズ / 状態空間モデル / 時系列データ / 空間データ (他8件)
【概要】本研究の目的は、大規模データ解析で見受けられる実用上の問題点に着目し、それらを解決する効果的なベイズモデリングの方法論の開発を目指している。今年度は具体的に以下のような研究に取り組んだ。 (A) 外れ値に頑健なベイズモデリング: 現実のデータには外れ値が含まれることが多く、その影響で誤った統計的推測を行ってしまう危険性がある。まず、ロバストダイバージェンスと呼ばれる分布間の尺度を用いたベイズ推測の...
❏大規模計数時系列データのベイズ分析(17K17659)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】計数データ / 時系列データ / 状態空間モデル / 逐次モンテカルロ法 / 縮小事前分布 (他11件)
【概要】ウェブサイトへのアクセス数のデータに代表される、計数値のストリーミングデータの逐次分析に関する研究。次々にデータが観測される状況で、逐次的な事後・予測分布の計算が解析的に可能になるように、ポアソン・ガンマ型の共役性と呼ばれる統計的性質を活かした状態空間モデルを研究した。また、急激なアクセス数の増加に対応できるよう、当該のモデルを拡張するとともに、逐次モンテカルロ法と呼ばれる計算手法を適用できるよう...
【情報学】情報基礎学：ボラティリティ ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
❏データ駆動型アプローチによる高頻度での金融資産価格形成メカニズムの研究(16K03602)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
【キーワード】金融高頻度データ / 取引間隔 / ボラティリティ / 日中季節性 / 板情報 (他12件)
【概要】本研究では金融市場における高頻度データ（取引単位で記録されたデータ）の特徴を捉えられるモデルをベイズ推定するための手法の開発に取り組んだ。特に（1）取引が成立する（約定する）間隔のモデル化と（2）短時間における資産収益率の分散のモデル化という2つのテーマに注力した。第1のテーマである約定間隔のモデル化においては、日中季節性をモデルの中で他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。一方、第2のテー...
❏経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価(26245028)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 (他13件)
【概要】株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。 ...
【情報学】情報基礎学：方向統計 ／ベイズ統計を含む研究件
❏生態リスク評価の緻密化と環境識別問題に対するベイズ的接近(25330051)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】柏木 宣久 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (50150032)
【キーワード】ベイズ統計 / 環境統計 / 方向統計 / 生態リスク評価 / 汚染発生源解析 (他15件)
【概要】我々は環境問題に現れる数理的な問題を解決するための統計的方法について研究した。具体的なテーマは、生態リスク評価、汚染発生源解析、太陽放射エネルギー、土砂災害、化学物質に対する細胞応答であった。生態リスク評価については、急性毒性から慢性毒性を推定する方法を提案した。汚染発生源解析については、室蘭港底質のPCB汚染の発生源について検討した。太陽放射エネルギー、土砂災害、化学物質に対する細胞応答について...
❏環境・生態データの統計科学的解析およびその基礎理論の研究(21300107)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】清水 邦夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60110946)
【キーワード】空間・環境統計 / 方向統計 / データサイエンス / 環境リスク評価 / ベイズ統計 (他17件)
【概要】大気中の窒素酸化物や水中の酸素等の時間的・空間的濃度分布を知ることは環境を理解する上で重要と考えられます。また、鳥の飛翔行動や森林の更新の理解は生態系を把握する上で大切です。本課題では、データに基づいて環境・生態を理解するにはどのように数理的モデルを構成すればよいのかについて研究を行い、環境・生態に関係する実データの統計的解析も合わせて行いました。 ...
【情報学】情報基礎学：方向統計学 ／ベイズ統計を含む研究件
❏生態リスク評価の緻密化と環境識別問題に対するベイズ的接近(25330051)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】柏木 宣久 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (50150032)
【キーワード】ベイズ統計 / 環境統計 / 方向統計 / 生態リスク評価 / 汚染発生源解析 (他15件)
【概要】我々は環境問題に現れる数理的な問題を解決するための統計的方法について研究した。具体的なテーマは、生態リスク評価、汚染発生源解析、太陽放射エネルギー、土砂災害、化学物質に対する細胞応答であった。生態リスク評価については、急性毒性から慢性毒性を推定する方法を提案した。汚染発生源解析については、室蘭港底質のPCB汚染の発生源について検討した。太陽放射エネルギー、土砂災害、化学物質に対する細胞応答について...
❏環境・生態データの統計科学的解析およびその基礎理論の研究(21300107)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】清水 邦夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60110946)
【キーワード】空間・環境統計 / 方向統計 / データサイエンス / 環境リスク評価 / ベイズ統計 (他17件)
【概要】大気中の窒素酸化物や水中の酸素等の時間的・空間的濃度分布を知ることは環境を理解する上で重要と考えられます。また、鳥の飛翔行動や森林の更新の理解は生態系を把握する上で大切です。本課題では、データに基づいて環境・生態を理解するにはどのように数理的モデルを構成すればよいのかについて研究を行い、環境・生態に関係する実データの統計的解析も合わせて行いました。 ...
【情報学】情報基礎学：実現ボラティリティ ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
❏経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価(26245028)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 (他13件)
【概要】株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。 ...
❏金融リスクと経済行動のベイズ計量経済分析(21243018)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 実現ボラティリティ / 分位点回帰モデル (他23件)
【概要】「金融リスクの評価」と「経済行動」のベイズ計量経済分析を行った. 「金融リスクの評価」の分析では（１）１変量確率的ボラティリティ変動モデルの拡張，（２）実現ボラティリティと確率的ボラティリティ変動モデルとの同時モデリング，（３）多変量確率的ボラティリティ変動モデル，（４）最大値・分位点の時系列モデル，（５）実現ボラティリティ等を用いた計量ファイナン分析について研究を行った. 「経済行動」の分析では...
【情報学】情報基礎学：高次元データ解析 ／ベイズ統計を含む研究件
❏代数的性質を用いた新しい統計解析手法の開発(24700288)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】小林 景 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 助教 (90465922)
【キーワード】代数統計学 / 漸近統計学 / 情報幾何学 / 高次元データ解析 / 漸近的統計理論 (他11件)
【概要】代数的な統計モデルに対する，全く新しい代数的な推定量を提案し，その推定法手式とその解（推定値）を計算する方法を実際に示した．この推定量は漸近有効性と尤度方程式の低次性の両方を実現する．これは，「統計学的な有効性と代数計算の簡便性のトレードオフの解析」という全く新しい研究の可能性を示したという点でも重要である．一方，デンドログラムデータの幾何学的な特徴を用いた新しい検定手法を提案し，その理論的妥当性...
❏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(20680016)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】井元 清哉 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (10345027)
【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 (他9件)
【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。 ...
【情報学】計算基盤：高次元データ ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
❏高次元データのためのベイズ計量分析に関する研究(25245035)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-10-21 - 2018-03-31
【研究代表者】古澄 英男 関西学院大学, 経済学部, 教授 (10261273)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ / ベイズ統計 / 経済統計学 (他7件)
【概要】本研究では、高次元の経済データを分析するために必要な新たなベイズ計量モデルの開発を行った。具体的には，共分散回帰モデルにもとづく計量モデルを構築し、さらに、確率的探索法や縮小型事前分布を用いた変数選択法の開発を行った。提案する計量モデルを効率的に推定するため、シミュレーションにもとづく推定方法の開発もあわせて行った。数値実験やファイナンス・マーケティングに関する実証分析を行い、提案する方法の有用性...
【情報学】人間情報学：情報幾何 ／ベイズ統計を含む研究件
❏潜在情報事前分布に基づくベイズ統計理論の構築と応用(26280005)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】予測 / 推定 / ベイズ統計 / 情報量 / 量子統計 (他8件)
【概要】ベイズ統計学における事前分布の構成法について， 数理統計・計算統計学的方法の両面から研究を進めた．数理統計の面からは，ベイズ予測と推定の問題に対する事前分布の構成理論を構築した．予測の漸近理論において，Fisher計量の拡張となる計量が本質的な役割を果たすことを明らかにした．計算統計の面からは，事前分布の近似的構成法を開発した．さらに，古典統計における結果を拡張して量子統計学における対応する理論を...
❏高次元データにおける多数の仮説の信頼度計算(24300106)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】下平 英寿 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (00290867)
【キーワード】ブートストラップ / リサンプリング / スケーリング則 / 仮説検定 / モデル選択 (他17件)
【概要】データからのリサンプリングによって信頼度を計算するブートストラップ法は近似誤差が大きい．高精度な信頼度を計算するために，データのサンプルサイズが変化するときの確率のスケーリング則を利用したマルチスケール・ブートストラップ法や，リサンプリングによって近似誤差を修正するダブルブートストラップ法が提案されている．本研究ではこの二つの方法を同時に適用するマルチスケール・ダブルブートストラップ法を提案して精...
❏知識情報処理への統計力学的アプローチ(12898010)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000
【研究代表者】田中 和之 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (80217017)
【キーワード】知識情報処理 / 確率的情報処理 / 統計力学 / ベイズ統計 / 確率モデル (他8件)
【概要】2000年7月に英国,Cambridge UniversityからD.MacKay氏を招聘し,情報論的学習論理への統計力学的アプローチについての講演を行っていただき,研究打ち合わせを行った.2000年8月と10月に東京工業大学(大岡山)で研究代表者と研究分担者による平成13年度発足特定領域(B)申請への申請の可能性について話し合った.その際に,千葉大学工学部の須鎗弘樹助教授と電子技術総合研究所の赤...
【情報学】人間情報学：情報量 ／ベイズ統計を含む研究件
❏潜在情報事前分布に基づくベイズ統計理論の構築と応用(26280005)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】予測 / 推定 / ベイズ統計 / 情報量 / 量子統計 (他8件)
【概要】ベイズ統計学における事前分布の構成法について， 数理統計・計算統計学的方法の両面から研究を進めた．数理統計の面からは，ベイズ予測と推定の問題に対する事前分布の構成理論を構築した．予測の漸近理論において，Fisher計量の拡張となる計量が本質的な役割を果たすことを明らかにした．計算統計の面からは，事前分布の近似的構成法を開発した．さらに，古典統計における結果を拡張して量子統計学における対応する理論を...
❏ベイズ統計学の予測理論としての再構築とその応用(23300104)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】予測理論 / ベイズ統計 / 情報量
【概要】ベイズ統計学において必要となる事前分布を，条件付相互情報量と呼ばれる量を最大化することにより構成する研究を行った．特に，統計的検定の問題を，帰無仮説を０，対立仮説を１として，0 であるのか 1 であるのかを予測する問題として定式化し，ベイズ予測の理論の枠組みから研究を行った．従来のベイズ検定で自然とされ想定されていた対立仮説に関する事前分布の枠に当てはまらない事前分布が自然に現れることを示した．さ...
❏多重性を考慮した予測分布の構成法の開発と応用(20300097)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】ベイズ統計 / 情報量 / 予測 / 多重性
【概要】ベイズ統計学における予測の問題では,未知パラメータと予測したい量とのデータに対する条件付相互情報量を最大化することが有効であることを明らかにし,これに基づいて多重性をともなう予測問題について考察した.ベイズ予測分布の範囲で多重性の問題を解決する予測分布が構成できることを示した.また,一般には最良の事前分布は複雑になり最良の事前分布を厳密に求めることは困難になる.近似が必要になるため,数値的な手法を...
【情報学】人間情報学：モデル選択 ／ベイズ統計を含む研究件
❏データ駆動型アプローチによる高頻度での金融資産価格形成メカニズムの研究(16K03602)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
【キーワード】金融高頻度データ / 取引間隔 / ボラティリティ / 日中季節性 / 板情報 (他12件)
【概要】本研究では金融市場における高頻度データ（取引単位で記録されたデータ）の特徴を捉えられるモデルをベイズ推定するための手法の開発に取り組んだ。特に（1）取引が成立する（約定する）間隔のモデル化と（2）短時間における資産収益率の分散のモデル化という2つのテーマに注力した。第1のテーマである約定間隔のモデル化においては、日中季節性をモデルの中で他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。一方、第2のテー...
❏高次元データにおける多数の仮説の信頼度計算(24300106)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】下平 英寿 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (00290867)
【キーワード】ブートストラップ / リサンプリング / スケーリング則 / 仮説検定 / モデル選択 (他17件)
【概要】データからのリサンプリングによって信頼度を計算するブートストラップ法は近似誤差が大きい．高精度な信頼度を計算するために，データのサンプルサイズが変化するときの確率のスケーリング則を利用したマルチスケール・ブートストラップ法や，リサンプリングによって近似誤差を修正するダブルブートストラップ法が提案されている．本研究ではこの二つの方法を同時に適用するマルチスケール・ダブルブートストラップ法を提案して精...
❏環境・生態データの統計科学的解析およびその基礎理論の研究(21300107)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】清水 邦夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60110946)
【キーワード】空間・環境統計 / 方向統計 / データサイエンス / 環境リスク評価 / ベイズ統計 (他17件)
【概要】大気中の窒素酸化物や水中の酸素等の時間的・空間的濃度分布を知ることは環境を理解する上で重要と考えられます。また、鳥の飛翔行動や森林の更新の理解は生態系を把握する上で大切です。本課題では、データに基づいて環境・生態を理解するにはどのように数理的モデルを構成すればよいのかについて研究を行い、環境・生態に関係する実データの統計的解析も合わせて行いました。 ...
【情報学】人間情報学：粒子フィルタ ／ベイズ統計を含む研究件
❏高解像度蛍光カルシウム画像の定量的評価法の確立(23500375)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (00333352)
【キーワード】カルシュムイメージング / 状態空間モデル / ベイズ統計 / 樹状突起 / カルシウムウエーブ (他9件)
【概要】近年、２光子顕微鏡などのイメージング装置の急激な発展により、細胞内のカルシウム動態を時空間的に高解像度で計測可能となった。我々は、高解像度カルシウムイメージングデータの解析手法を開発した。研究I：カルシウムイオン濃度と観測可能な蛍光シグナルの間にある物理過程を状態空間モデルで記述し、細胞内カルシウム濃度を推定するベイズ統計手法を開発した。研究II: 樹状突起内のカルシウム波を定量的に解析する手法を...
❏クラウドコンピューティングを利用したデータ同化システムの開発(23700278)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011-04-28 - 2015-03-31
【研究代表者】長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
【キーワード】データ同化 / クラウドコンピューティング / 地震音波 / 南海トラフ地震 / 粒子フィルタ (他14件)
【概要】本研究では、ベイズ統計学の枠組みで数値シミュレーションモデルと観測データを融合するための計算基盤技術であるデータ同化を、クラウドコンピューティングを利用して実行するためのデータ同化システムを開発した。大地震に伴う地震音波伝播を題材に双子実験を実施したところ、各震源パラメータに関する周辺化事後分布は正しく真の値の周辺に分布し、かつ事後分布の最大値を与えるパラメータから再現された理論波形と擬似観測波形...
【情報学】人間情報学：摂動応答実験 ／ベイズ統計を含む研究件
❏ダイナミッククランプによる海馬局所回路網の摂動実験とベイズ統計解析(20500201)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 准教授 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / ダイナミッククランプ / ベイズ統計 / 統計力学 / 確率過程 (他8件)
【概要】本研究は、摂動実験と数理解析を駆使して海馬局所回路網の情報処理メカニズムを理解することを目的としている。摂動実験により細胞の位相縮約モデルを同定し、神経回路の縮約記述を得て、その情報処理メカニズムの解明を行うものである。(1)摂動実験のためのダイナミッククランプシステムを構築。(2)ダイナミッククランプを用いた摂動実験によりラット海馬CA1錐体細胞の確率的位相縮約モデルを推定。(3)ダイナミックク...
❏神経細胞の位相応答曲線のベイズ推定とIN-VITROネットワークの構築(18700299)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学総合理工学研究科, 講師 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / 摂動応答実験 / ベイズ統計 / 自由エネルギー / 事後確率最大化 (他9件)
【概要】平成18年度は、ベイズ統計の枠組みで位相応答曲線を推定するアルゴリズムを構築し、その有効性を数値実験で検証した。平成19年度は、観測過程をより厳密に取り扱った改良版アルゴリズムを構築した。そして、改良版アルゴリズムが位相応答曲線と細胞に内在する白色雑音強度を推定できることを、計算機による数値実験で確認した。次に、本アルゴリズムで推定可能となった位相応答曲線と雑音強度に基づいて、神経回路網の確率的挙...
【情報学】人間情報学：位相応答曲線 ／ベイズ統計を含む研究件
❏ダイナミッククランプによる海馬局所回路網の摂動実験とベイズ統計解析(20500201)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 准教授 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / ダイナミッククランプ / ベイズ統計 / 統計力学 / 確率過程 (他8件)
【概要】本研究は、摂動実験と数理解析を駆使して海馬局所回路網の情報処理メカニズムを理解することを目的としている。摂動実験により細胞の位相縮約モデルを同定し、神経回路の縮約記述を得て、その情報処理メカニズムの解明を行うものである。(1)摂動実験のためのダイナミッククランプシステムを構築。(2)ダイナミッククランプを用いた摂動実験によりラット海馬CA1錐体細胞の確率的位相縮約モデルを推定。(3)ダイナミックク...
❏神経細胞の位相応答曲線のベイズ推定とIN-VITROネットワークの構築(18700299)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学総合理工学研究科, 講師 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / 摂動応答実験 / ベイズ統計 / 自由エネルギー / 事後確率最大化 (他9件)
【概要】平成18年度は、ベイズ統計の枠組みで位相応答曲線を推定するアルゴリズムを構築し、その有効性を数値実験で検証した。平成19年度は、観測過程をより厳密に取り扱った改良版アルゴリズムを構築した。そして、改良版アルゴリズムが位相応答曲線と細胞に内在する白色雑音強度を推定できることを、計算機による数値実験で確認した。次に、本アルゴリズムで推定可能となった位相応答曲線と雑音強度に基づいて、神経回路網の確率的挙...
【情報学】人間情報学：電気生理実験 ／ベイズ統計を含む研究件
❏ダイナミッククランプによる海馬局所回路網の摂動実験とベイズ統計解析(20500201)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 准教授 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / ダイナミッククランプ / ベイズ統計 / 統計力学 / 確率過程 (他8件)
【概要】本研究は、摂動実験と数理解析を駆使して海馬局所回路網の情報処理メカニズムを理解することを目的としている。摂動実験により細胞の位相縮約モデルを同定し、神経回路の縮約記述を得て、その情報処理メカニズムの解明を行うものである。(1)摂動実験のためのダイナミッククランプシステムを構築。(2)ダイナミッククランプを用いた摂動実験によりラット海馬CA1錐体細胞の確率的位相縮約モデルを推定。(3)ダイナミックク...
❏神経細胞の位相応答曲線のベイズ推定とIN-VITROネットワークの構築(18700299)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学総合理工学研究科, 講師 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / 摂動応答実験 / ベイズ統計 / 自由エネルギー / 事後確率最大化 (他9件)
【概要】平成18年度は、ベイズ統計の枠組みで位相応答曲線を推定するアルゴリズムを構築し、その有効性を数値実験で検証した。平成19年度は、観測過程をより厳密に取り扱った改良版アルゴリズムを構築した。そして、改良版アルゴリズムが位相応答曲線と細胞に内在する白色雑音強度を推定できることを、計算機による数値実験で確認した。次に、本アルゴリズムで推定可能となった位相応答曲線と雑音強度に基づいて、神経回路網の確率的挙...
【情報学】人間情報学：統計数学 ／ベイズ統計を含む研究件
❏大規模計数時系列データのベイズ分析(17K17659)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】計数データ / 時系列データ / 状態空間モデル / 逐次モンテカルロ法 / 縮小事前分布 (他11件)
【概要】ウェブサイトへのアクセス数のデータに代表される、計数値のストリーミングデータの逐次分析に関する研究。次々にデータが観測される状況で、逐次的な事後・予測分布の計算が解析的に可能になるように、ポアソン・ガンマ型の共役性と呼ばれる統計的性質を活かした状態空間モデルを研究した。また、急激なアクセス数の増加に対応できるよう、当該のモデルを拡張するとともに、逐次モンテカルロ法と呼ばれる計算手法を適用できるよう...
❏高次元データのためのベイズ計量分析に関する研究(25245035)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-10-21 - 2018-03-31
【研究代表者】古澄 英男 関西学院大学, 経済学部, 教授 (10261273)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ / ベイズ統計 / 経済統計学 (他7件)
【概要】本研究では、高次元の経済データを分析するために必要な新たなベイズ計量モデルの開発を行った。具体的には，共分散回帰モデルにもとづく計量モデルを構築し、さらに、確率的探索法や縮小型事前分布を用いた変数選択法の開発を行った。提案する計量モデルを効率的に推定するため、シミュレーションにもとづく推定方法の開発もあわせて行った。数値実験やファイナンス・マーケティングに関する実証分析を行い、提案する方法の有用性...
【情報学】人間情報学：確率モデル ／ベイズ統計を含む研究件
❏意思決定主体の異質性を考慮したマーケティング・モデルの開発と応用(16330083)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】中島 望 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00095936)
【キーワード】顧客の異質性 / 確率モデル / 消費者行動 / セグメンテーション / 非線形反応 (他18件)
【概要】顧客の異質性を捉えるアプローチにはさまざまな方法があるが、本研究では、顧客の異質性を考慮したマーケティング・モデルの開発および応用研究を念頭に、主としてベイズ統計理論を応用することによって、顧客の異質性を新たな視点で捉えなおすことを試みた。そうした背景には、最近のベイズ統計理論における計算手法の発展、顧客データ環境の整備、コンピュータ利用による顧客管理手法の発展、さらにはネットや携帯、宅配といった...
❏知識情報処理への統計力学的アプローチ(12898010)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000
【研究代表者】田中 和之 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (80217017)
【キーワード】知識情報処理 / 確率的情報処理 / 統計力学 / ベイズ統計 / 確率モデル (他8件)
【概要】2000年7月に英国,Cambridge UniversityからD.MacKay氏を招聘し,情報論的学習論理への統計力学的アプローチについての講演を行っていただき,研究打ち合わせを行った.2000年8月と10月に東京工業大学(大岡山)で研究代表者と研究分担者による平成13年度発足特定領域(B)申請への申請の可能性について話し合った.その際に,千葉大学工学部の須鎗弘樹助教授と電子技術総合研究所の赤...
【情報学】人間情報学：統計的推測 ／ベイズ統計を含む研究件
❏代数的性質を用いた新しい統計解析手法の開発(24700288)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】小林 景 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 助教 (90465922)
【キーワード】代数統計学 / 漸近統計学 / 情報幾何学 / 高次元データ解析 / 漸近的統計理論 (他11件)
【概要】代数的な統計モデルに対する，全く新しい代数的な推定量を提案し，その推定法手式とその解（推定値）を計算する方法を実際に示した．この推定量は漸近有効性と尤度方程式の低次性の両方を実現する．これは，「統計学的な有効性と代数計算の簡便性のトレードオフの解析」という全く新しい研究の可能性を示したという点でも重要である．一方，デンドログラムデータの幾何学的な特徴を用いた新しい検定手法を提案し，その理論的妥当性...
❏高次元データにおける多数の仮説の信頼度計算(24300106)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】下平 英寿 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (00290867)
【キーワード】ブートストラップ / リサンプリング / スケーリング則 / 仮説検定 / モデル選択 (他17件)
【概要】データからのリサンプリングによって信頼度を計算するブートストラップ法は近似誤差が大きい．高精度な信頼度を計算するために，データのサンプルサイズが変化するときの確率のスケーリング則を利用したマルチスケール・ブートストラップ法や，リサンプリングによって近似誤差を修正するダブルブートストラップ法が提案されている．本研究ではこの二つの方法を同時に適用するマルチスケール・ダブルブートストラップ法を提案して精...
【情報学】人間情報学：予測 ／ベイズ統計を含む研究件
❏潜在情報事前分布に基づくベイズ統計理論の構築と応用(26280005)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】予測 / 推定 / ベイズ統計 / 情報量 / 量子統計 (他8件)
【概要】ベイズ統計学における事前分布の構成法について， 数理統計・計算統計学的方法の両面から研究を進めた．数理統計の面からは，ベイズ予測と推定の問題に対する事前分布の構成理論を構築した．予測の漸近理論において，Fisher計量の拡張となる計量が本質的な役割を果たすことを明らかにした．計算統計の面からは，事前分布の近似的構成法を開発した．さらに，古典統計における結果を拡張して量子統計学における対応する理論を...
❏多重性を考慮した予測分布の構成法の開発と応用(20300097)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】ベイズ統計 / 情報量 / 予測 / 多重性
【概要】ベイズ統計学における予測の問題では,未知パラメータと予測したい量とのデータに対する条件付相互情報量を最大化することが有効であることを明らかにし,これに基づいて多重性をともなう予測問題について考察した.ベイズ予測分布の範囲で多重性の問題を解決する予測分布が構成できることを示した.また,一般には最良の事前分布は複雑になり最良の事前分布を厳密に求めることは困難になる.近似が必要になるため,数値的な手法を...
【情報学】情報学フロンティア：最適化 ／ベイズ統計を含む研究件
❏潜在情報事前分布に基づくベイズ統計理論の構築と応用(26280005)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
【キーワード】予測 / 推定 / ベイズ統計 / 情報量 / 量子統計 (他8件)
【概要】ベイズ統計学における事前分布の構成法について， 数理統計・計算統計学的方法の両面から研究を進めた．数理統計の面からは，ベイズ予測と推定の問題に対する事前分布の構成理論を構築した．予測の漸近理論において，Fisher計量の拡張となる計量が本質的な役割を果たすことを明らかにした．計算統計の面からは，事前分布の近似的構成法を開発した．さらに，古典統計における結果を拡張して量子統計学における対応する理論を...
❏フェロモン源探索行動のモデル化に基づく新しい探索アルゴリズムの開発(25870915)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】小林 亮太 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (70549237)
【キーワード】知能情報学 / 確率過程 / ソフトコンピューティング / シミュレーション / ベイズ統計学 (他9件)
【概要】昆虫は時々やってくるフェロモンを頼りにフェロモン源に到達できる．特にカイコガのオスは，視力が弱いにもかかわらずフェロモンを頼りにしてメスの場所を効率的に探索する．本研究では，フェロモン源を探索する過程を模倣したアルゴリズムを開発した．フェロモンについての探索者の観測を確率過程 (点過程) としてモデル化し，ベイズ統計を用いることによりフェロモン源の位置を推定するアルゴリズムを開発した．そして，フェ...
❏消費者の理論的選択モデルに関する研究(23530542)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】里村 卓也 慶應義塾大学, 商学部, 教授 (40324743)
【キーワード】消費者選択行動 / ブランド選択 / ブランド識別 / 最適化 / ブランド類似性 (他15件)
【概要】本研究では消費者の内部構造に焦点を当て、2つの点から消費者の選択行動の理論的モデルの構築を行った。ひとつめは、消費者の最適化行動をもとに、需要制約がある中で複数代替案を複数個選択するという消費者選択行動を分析するためモデルの構築である。もうひとつは、認知的メカニズムを利用して消費者の識別・選択行動を意思決定時間も含めて分析するためのモデルの構築である。これらの構築されたモデルについて階層ベイズ手法...
【情報学】情報学フロンティア：ベイズ推定 ／ベイズ統計を含む研究件
❏為替レート変動の構造・均衡分析：マクロとマイクロデータからの包括的アプローチ(17H02542)
【研究テーマ】金融・ファイナンス
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】加納 隆 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (90456179)
【キーワード】名目・実質為替レート / トレンドインフレ / 沖縄返還 / 長期リスク / ベイズ推定 (他10件)
【概要】令和2年度は第一の研究成果として, 名目為替レートのランダムウォーク性に関する動学的一般均衡分析の論文が, マクロ経済学における国際的なトップジャーナルの一つであるJournal of Money, Credit, and Bankingに掲載されたことが挙げられる. 次に平成29年度より継続している2カ国開放経済ニューケインジアンモデルを用いたトレンドインフレの実質為替レートおよび名目為替レー...
❏データ駆動型アプローチによる高頻度での金融資産価格形成メカニズムの研究(16K03602)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
【キーワード】金融高頻度データ / 取引間隔 / ボラティリティ / 日中季節性 / 板情報 (他12件)
【概要】本研究では金融市場における高頻度データ（取引単位で記録されたデータ）の特徴を捉えられるモデルをベイズ推定するための手法の開発に取り組んだ。特に（1）取引が成立する（約定する）間隔のモデル化と（2）短時間における資産収益率の分散のモデル化という2つのテーマに注力した。第1のテーマである約定間隔のモデル化においては、日中季節性をモデルの中で他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。一方、第2のテー...
❏経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価(26245028)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 (他13件)
【概要】株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。 ...
【情報学】情報学フロンティア：統計的因果推論 ／ベイズ統計を含む研究件
❏ベイズ決定理論に基づく広範な問題に適用可能な統計的因果推論フレームワークの構築(22K12156)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2022-04-01 - 2026-03-31
【研究代表者】堀井 俊佑 早稲田大学, データ科学センター, 准教授 (00552150)
【キーワード】統計的因果推論 / ベイズ統計 / 統計的決定理論
【概要】
❏ベイズ統計学的枠組みによる理解社会学と意味システム論の再構築(15K03813)
【研究テーマ】社会学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】佐藤 俊樹 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10221285)
【キーワード】適合的因果 / 意味システム論 / 統計的因果推論 / 理解社会学 / ベイズ統計学 (他10件)
【概要】(1)ウェーバーの因果分析の方法は「適合的因果」として知られているが、これは19世紀後半のドイツ語圏で最も重要な統計学者の一人であるヨハネス・ｖ・クリースの方法論的研究を社会科学に導入したものである。(2)ｖ・クリースはすでに因果を反事実的に定義しており、かつそれを確率論の枠組みを用いて同定している。したがって、彼の「適合的因果」は現在の統計的因果推論の原型にあたるものである。それゆえ、ウェーバー...
【情報学】情報学フロンティア：ベイズモデル ／ベイズ統計を含む研究件
❏複合的・階層的な自動チューニングを実現する数理基盤手法の研究とライブラリの開発(15H02708)
【研究テーマ】高性能計算
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】須田 礼仁 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40251392)
【キーワード】自動チューニング / 複合的自動チューニング / ベイズ統計 / 実験計画 / 線形モデル (他25件)
【概要】自動チューニングは、ソフトウェアが内包するパラメタを自ら調整し、多様な条件下で良好な性能を達成することを目指す技術である。従来、複数のパラメタの調整が必要な場合、網羅試行か経験的枝刈りが広く用いられてきたが、本研究では、ベイズ統計に基づき、現実的に有効かつ漸近的に最適解を導く数理的手法を目指した。 従来研究の調査により、線形モデルと相関モデルが使われており、両者は同時に使うこともできることを示した...
❏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(20680016)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】井元 清哉 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (10345027)
【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 (他9件)
【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。 ...
【情報学】情報学フロンティア：機械学習 ／ベイズ統計を含む研究件
❏大規模データにおける構造的推定手法の理論と応用(25730013)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】鈴木 大慈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60551372)
【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)
【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また 同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...
❏フェロモン源探索行動のモデル化に基づく新しい探索アルゴリズムの開発(25870915)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】小林 亮太 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (70549237)
【キーワード】知能情報学 / 確率過程 / ソフトコンピューティング / シミュレーション / ベイズ統計学 (他9件)
【概要】昆虫は時々やってくるフェロモンを頼りにフェロモン源に到達できる．特にカイコガのオスは，視力が弱いにもかかわらずフェロモンを頼りにしてメスの場所を効率的に探索する．本研究では，フェロモン源を探索する過程を模倣したアルゴリズムを開発した．フェロモンについての探索者の観測を確率過程 (点過程) としてモデル化し，ベイズ統計を用いることによりフェロモン源の位置を推定するアルゴリズムを開発した．そして，フェ...
【情報学】情報学フロンティア：時系列データ ／ベイズ統計を含む研究件
❏大規模データに対するベイズモデリングの新展開(21H00699)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
【キーワード】ベイズ統計 / 一般化ベイズ / 状態空間モデル / 時系列データ / 空間データ (他8件)
【概要】本研究の目的は、大規模データ解析で見受けられる実用上の問題点に着目し、それらを解決する効果的なベイズモデリングの方法論の開発を目指している。今年度は具体的に以下のような研究に取り組んだ。 (A) 外れ値に頑健なベイズモデリング: 現実のデータには外れ値が含まれることが多く、その影響で誤った統計的推測を行ってしまう危険性がある。まず、ロバストダイバージェンスと呼ばれる分布間の尺度を用いたベイズ推測の...
❏大規模計数時系列データのベイズ分析(17K17659)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】計数データ / 時系列データ / 状態空間モデル / 逐次モンテカルロ法 / 縮小事前分布 (他11件)
【概要】ウェブサイトへのアクセス数のデータに代表される、計数値のストリーミングデータの逐次分析に関する研究。次々にデータが観測される状況で、逐次的な事後・予測分布の計算が解析的に可能になるように、ポアソン・ガンマ型の共役性と呼ばれる統計的性質を活かした状態空間モデルを研究した。また、急激なアクセス数の増加に対応できるよう、当該のモデルを拡張するとともに、逐次モンテカルロ法と呼ばれる計算手法を適用できるよう...
【情報学】情報学フロンティア：マルコフ連鎖モンテカルロ法 ／ベイズ統計を含む研究件
❏中区分7:経済学、経営学およびその関連分野(0)
【研究テーマ】2019
【研究種目】確率的ボラティリティ
【研究期間】高次元データ
【研究代表者】実現ボラティリティ
【キーワード】マルコフ連鎖モンテカルロ法統
【概要】月，火星を想定した有人宇宙活動における固体プラスチック材料の火災安全性を評価するため，ロッド状のPMMAに対して燃焼試験を実施した．一様流中に設置された押出型あるいはキャスト型PMMAを材料とし，流れの酸素濃度を変化させることで消炎する限界酸素濃度を求めた．重力に起因する浮力の影響を評価するため，遠心機に燃焼容器を配置した実験装置を設計製作し，限界酸素濃度を測定した．本年度は溶融成分が限定的なキャ...
❏金融市場における指値注文の発生過程に関するベイズ時系列分析(19K01592)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
【キーワード】金融高頻度データ / 指値注文 / 継続時間モデル / ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法
【概要】本研究では、金融市場における指値注文(売買価格を指定する注文)の発生メカニズムを説明するための新しいモデルとして、日中季節性と板情報（指値注文の価格と数量）を反映させたACD (Autoregressive Conditional Duration) モデルとSCD (Stochastic Conditional Duration) モデルの拡張を提案するとともに、提案モデルをマルコフ連鎖モンテカ...
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
【情報学】情報学フロンティア：画像処理 ／ベイズ統計を含む研究件
❏消費者の理論的選択モデルに関する研究(23530542)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】里村 卓也 慶應義塾大学, 商学部, 教授 (40324743)
【キーワード】消費者選択行動 / ブランド選択 / ブランド識別 / 最適化 / ブランド類似性 (他15件)
【概要】本研究では消費者の内部構造に焦点を当て、2つの点から消費者の選択行動の理論的モデルの構築を行った。ひとつめは、消費者の最適化行動をもとに、需要制約がある中で複数代替案を複数個選択するという消費者選択行動を分析するためモデルの構築である。もうひとつは、認知的メカニズムを利用して消費者の識別・選択行動を意思決定時間も含めて分析するためのモデルの構築である。これらの構築されたモデルについて階層ベイズ手法...
❏知識情報処理への統計力学的アプローチ(12898010)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000
【研究代表者】田中 和之 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (80217017)
【キーワード】知識情報処理 / 確率的情報処理 / 統計力学 / ベイズ統計 / 確率モデル (他8件)
【概要】2000年7月に英国,Cambridge UniversityからD.MacKay氏を招聘し,情報論的学習論理への統計力学的アプローチについての講演を行っていただき,研究打ち合わせを行った.2000年8月と10月に東京工業大学(大岡山)で研究代表者と研究分担者による平成13年度発足特定領域(B)申請への申請の可能性について話し合った.その際に,千葉大学工学部の須鎗弘樹助教授と電子技術総合研究所の赤...
【複合領域】社会・安全システム科学：CRM ／ベイズ統計を含む研究件
❏長期的顧客価値の導出と企業の意思決定支援モデルの構築(25380562)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2013-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】阿部 誠 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (70302677)
【キーワード】RFM分析 / 顧客生涯価値(CLV) / 顧客関係管理(CRM) / 既存顧客維持介入 / 新規顧客獲得 (他14件)
【概要】CRMの現場でRFM分析が広く使われていることは、これら3指標が顧客の購買行動を簡潔に集約していることを裏付けている。本論文では、まず、既存のRFM分析の問題点を指摘する。次に、消費者行動に関する基本的な仮説に基づいて、RFM指標から顧客ごとに購買頻度、離脱率、購買金額を導き出し、その顧客の未来の行動を予測することによって顧客生涯価値を算出する。 実証分析では、百貨店の顧客購買データを分析して、購...
❏顧客関係管理における購買行動と顧客生涯価値(19530383)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】阿部 誠 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (70302677)
【キーワード】マーケティング / ベイズ統計 / CRM / 顧客 / RFM分析 (他6件)
【概要】本研究では、"Non-contractual(非契約型)" CRMにおいて購買行動データから顧客生涯価値(CLV)を個人別に推定するための消費者行動モデルを構築した。具体的には、ほとんどの企業が収集する顧客RFM購買データ(Recency, Frequency, and Monetary-value)から、離脱、購買頻度、購入金額という3つの相互依存した行動プロセスを個人別にモデル...
❏意思決定主体の異質性を考慮したマーケティング・モデルの開発と応用(16330083)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】中島 望 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00095936)
【キーワード】顧客の異質性 / 確率モデル / 消費者行動 / セグメンテーション / 非線形反応 (他18件)
【概要】顧客の異質性を捉えるアプローチにはさまざまな方法があるが、本研究では、顧客の異質性を考慮したマーケティング・モデルの開発および応用研究を念頭に、主としてベイズ統計理論を応用することによって、顧客の異質性を新たな視点で捉えなおすことを試みた。そうした背景には、最近のベイズ統計理論における計算手法の発展、顧客データ環境の整備、コンピュータ利用による顧客管理手法の発展、さらにはネットや携帯、宅配といった...
【複合領域】一般理論：マーケテイング ／ベイズ統計を含む研究件
❏顧客関係管理における購買行動と顧客生涯価値(19530383)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】阿部 誠 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (70302677)
【キーワード】マーケティング / ベイズ統計 / CRM / 顧客 / RFM分析 (他6件)
【概要】本研究では、"Non-contractual(非契約型)" CRMにおいて購買行動データから顧客生涯価値(CLV)を個人別に推定するための消費者行動モデルを構築した。具体的には、ほとんどの企業が収集する顧客RFM購買データ(Recency, Frequency, and Monetary-value)から、離脱、購買頻度、購入金額という3つの相互依存した行動プロセスを個人別にモデル...
❏個人レベルのモデルを用いた顧客関係管理(CRM)のための意思決定支援システム(15530282)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】阿部 誠 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (70302677)
【キーワード】ベイズ統計 / マーケティング / 異質性 / 顧客 / CRM
【概要】CRMで重要な概念である顧客の生涯価値を計算するには、顧客の離脱率または維持率を把握することが必要である。しかし離脱する顧客は単に購買を止めるだけで、年会費などの支払い義務がないような"契約に基づかない状況"では、わざわざ離脱を申告することは稀だ。通常このような場合、企業は独自の経験則に基づいて、例えば顧客が3ヶ月購買しなければ離脱したと判断したりする。実務家の間でよく使われるRF...
【数物系科学】数学：高頻度データ ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析(19H00588)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 (他15件)
【概要】大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスの...
❏経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価(26245028)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 (他13件)
【概要】株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。 ...
❏金融リスクと経済行動のベイズ計量経済分析(21243018)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 実現ボラティリティ / 分位点回帰モデル (他23件)
【概要】「金融リスクの評価」と「経済行動」のベイズ計量経済分析を行った. 「金融リスクの評価」の分析では（１）１変量確率的ボラティリティ変動モデルの拡張，（２）実現ボラティリティと確率的ボラティリティ変動モデルとの同時モデリング，（３）多変量確率的ボラティリティ変動モデル，（４）最大値・分位点の時系列モデル，（５）実現ボラティリティ等を用いた計量ファイナン分析について研究を行った. 「経済行動」の分析では...
【数物系科学】数学：経済統計学 ／ベイズ統計を含む研究件
❏大規模計数時系列データのベイズ分析(17K17659)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
【キーワード】計数データ / 時系列データ / 状態空間モデル / 逐次モンテカルロ法 / 縮小事前分布 (他11件)
【概要】ウェブサイトへのアクセス数のデータに代表される、計数値のストリーミングデータの逐次分析に関する研究。次々にデータが観測される状況で、逐次的な事後・予測分布の計算が解析的に可能になるように、ポアソン・ガンマ型の共役性と呼ばれる統計的性質を活かした状態空間モデルを研究した。また、急激なアクセス数の増加に対応できるよう、当該のモデルを拡張するとともに、逐次モンテカルロ法と呼ばれる計算手法を適用できるよう...
❏高次元データのためのベイズ計量分析に関する研究(25245035)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-10-21 - 2018-03-31
【研究代表者】古澄 英男 関西学院大学, 経済学部, 教授 (10261273)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ / ベイズ統計 / 経済統計学 (他7件)
【概要】本研究では、高次元の経済データを分析するために必要な新たなベイズ計量モデルの開発を行った。具体的には，共分散回帰モデルにもとづく計量モデルを構築し、さらに、確率的探索法や縮小型事前分布を用いた変数選択法の開発を行った。提案する計量モデルを効率的に推定するため、シミュレーションにもとづく推定方法の開発もあわせて行った。数値実験やファイナンス・マーケティングに関する実証分析を行い、提案する方法の有用性...
【数物系科学】数学：計量ファイナンス ／ベイズ統計を含む研究件
❏データ駆動型アプローチによる高頻度での金融資産価格形成メカニズムの研究(16K03602)
【研究テーマ】経済統計
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
【キーワード】金融高頻度データ / 取引間隔 / ボラティリティ / 日中季節性 / 板情報 (他12件)
【概要】本研究では金融市場における高頻度データ（取引単位で記録されたデータ）の特徴を捉えられるモデルをベイズ推定するための手法の開発に取り組んだ。特に（1）取引が成立する（約定する）間隔のモデル化と（2）短時間における資産収益率の分散のモデル化という2つのテーマに注力した。第1のテーマである約定間隔のモデル化においては、日中季節性をモデルの中で他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。一方、第2のテー...
❏金融リスクと経済行動のベイズ計量経済分析(21243018)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 実現ボラティリティ / 分位点回帰モデル (他23件)
【概要】「金融リスクの評価」と「経済行動」のベイズ計量経済分析を行った. 「金融リスクの評価」の分析では（１）１変量確率的ボラティリティ変動モデルの拡張，（２）実現ボラティリティと確率的ボラティリティ変動モデルとの同時モデリング，（３）多変量確率的ボラティリティ変動モデル，（４）最大値・分位点の時系列モデル，（５）実現ボラティリティ等を用いた計量ファイナン分析について研究を行った. 「経済行動」の分析では...
【数物系科学】数学：仮説検定 ／ベイズ統計を含む研究件
❏高次元データにおける多数の仮説の信頼度計算(24300106)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】下平 英寿 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (00290867)
【キーワード】ブートストラップ / リサンプリング / スケーリング則 / 仮説検定 / モデル選択 (他17件)
【概要】データからのリサンプリングによって信頼度を計算するブートストラップ法は近似誤差が大きい．高精度な信頼度を計算するために，データのサンプルサイズが変化するときの確率のスケーリング則を利用したマルチスケール・ブートストラップ法や，リサンプリングによって近似誤差を修正するダブルブートストラップ法が提案されている．本研究ではこの二つの方法を同時に適用するマルチスケール・ダブルブートストラップ法を提案して精...
❏心理学データのための情報仮説の評価法およびソフトウェアの開発(24730544)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】岡田 謙介 専修大学, 人間科学部, 准教授 (20583793)
【キーワード】仮説検定 / 情報仮説 / 効果量 / ベイズ統計学 / 統計改革 (他10件)
【概要】従来の心理学データ分析は，統計的仮説検定という枠組みに大きく依っていた。このことによって，たとえば本来効果がない治療法も効果があると判定されてしまうような問題が生じてしまっていることが近年明らかになってきた。そこで本研究課題では，これに代わる方法として，「情報仮説の評価」および「効果量」という2つの枠組みを用いて，心理学データのための新しい統計学的方法を開発し，その数理的な性質を評価し，そして実際...
【数物系科学】物理学：確率過程 ／ベイズ統計を含む研究件
❏フェロモン源探索行動のモデル化に基づく新しい探索アルゴリズムの開発(25870915)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】小林 亮太 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (70549237)
【キーワード】知能情報学 / 確率過程 / ソフトコンピューティング / シミュレーション / ベイズ統計学 (他9件)
【概要】昆虫は時々やってくるフェロモンを頼りにフェロモン源に到達できる．特にカイコガのオスは，視力が弱いにもかかわらずフェロモンを頼りにしてメスの場所を効率的に探索する．本研究では，フェロモン源を探索する過程を模倣したアルゴリズムを開発した．フェロモンについての探索者の観測を確率過程 (点過程) としてモデル化し，ベイズ統計を用いることによりフェロモン源の位置を推定するアルゴリズムを開発した．そして，フェ...
❏ダイナミッククランプによる海馬局所回路網の摂動実験とベイズ統計解析(20500201)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 准教授 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / ダイナミッククランプ / ベイズ統計 / 統計力学 / 確率過程 (他8件)
【概要】本研究は、摂動実験と数理解析を駆使して海馬局所回路網の情報処理メカニズムを理解することを目的としている。摂動実験により細胞の位相縮約モデルを同定し、神経回路の縮約記述を得て、その情報処理メカニズムの解明を行うものである。(1)摂動実験のためのダイナミッククランプシステムを構築。(2)ダイナミッククランプを用いた摂動実験によりラット海馬CA1錐体細胞の確率的位相縮約モデルを推定。(3)ダイナミックク...
❏神経細胞の位相応答曲線のベイズ推定とIN-VITROネットワークの構築(18700299)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学総合理工学研究科, 講師 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / 摂動応答実験 / ベイズ統計 / 自由エネルギー / 事後確率最大化 (他9件)
【概要】平成18年度は、ベイズ統計の枠組みで位相応答曲線を推定するアルゴリズムを構築し、その有効性を数値実験で検証した。平成19年度は、観測過程をより厳密に取り扱った改良版アルゴリズムを構築した。そして、改良版アルゴリズムが位相応答曲線と細胞に内在する白色雑音強度を推定できることを、計算機による数値実験で確認した。次に、本アルゴリズムで推定可能となった位相応答曲線と雑音強度に基づいて、神経回路網の確率的挙...
【数物系科学】物理学：統計力学 ／ベイズ統計を含む研究件
❏ダイナミッククランプによる海馬局所回路網の摂動実験とベイズ統計解析(20500201)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】青西 亨 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 准教授 (00333352)
【キーワード】位相応答曲線 / ダイナミッククランプ / ベイズ統計 / 統計力学 / 確率過程 (他8件)
【概要】本研究は、摂動実験と数理解析を駆使して海馬局所回路網の情報処理メカニズムを理解することを目的としている。摂動実験により細胞の位相縮約モデルを同定し、神経回路の縮約記述を得て、その情報処理メカニズムの解明を行うものである。(1)摂動実験のためのダイナミッククランプシステムを構築。(2)ダイナミッククランプを用いた摂動実験によりラット海馬CA1錐体細胞の確率的位相縮約モデルを推定。(3)ダイナミックク...
❏知識情報処理への統計力学的アプローチ(12898010)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000
【研究代表者】田中 和之 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (80217017)
【キーワード】知識情報処理 / 確率的情報処理 / 統計力学 / ベイズ統計 / 確率モデル (他8件)
【概要】2000年7月に英国,Cambridge UniversityからD.MacKay氏を招聘し,情報論的学習論理への統計力学的アプローチについての講演を行っていただき,研究打ち合わせを行った.2000年8月と10月に東京工業大学(大岡山)で研究代表者と研究分担者による平成13年度発足特定領域(B)申請への申請の可能性について話し合った.その際に,千葉大学工学部の須鎗弘樹助教授と電子技術総合研究所の赤...
【数物系科学】地球惑星科学：海底地震計 ／ベイズ統計を含む研究件
❏高周波レシーバ関数解析および稠密海底地震観測網による巨大地震発生帯の調査(19K14811)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】沈み込み帯 / 巨大地震断層 / 海底地震計 / 波形解析 / ベイズ統計 (他11件)
【概要】沈み込み帯で発生する巨大地震断層すべりの挙動を理解するためには、断層面における物性、とりわけ、断層面近傍に存在する水による圧力（流体圧）を把握することが不可欠となる。本研究では、自然に発生する地震の波形を密に設置した海底地震計で観測し、その波形解析から流体圧を調査することを目指す。 自然に起こる地震の波形は一般的に複雑な波形を示す。加えて、海底地震計では海水内や柔らかい海底堆積物の層内にトラップさ...
❏海底地震計の波形データを用いた巨大地震断層面の間隙流体圧推定(17H06604)
【研究テーマ】固体地球惑星物理学
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】地震学 / 沈み込み帯 / 海底地震計 / デコンボリューション / マルコフ連鎖モンテカルロ (他14件)
【概要】沈み込み帯の巨大地震断層面における断層すべりのふるまいは、間隙流体圧に大きく左右されることが知られている。間隙流体圧が高い場所では、遠地地震のP波がS波に効率よく変換される（Ps変換波と呼ばれる）ため、Ps変換波を詳しく調べることで、地下の間隙流体圧を明らかにすることができる。本研究では、海底地震計の波形記録から、Ps変換波をより正しく抽出するためのアルゴリズムの開発に成功した。 同手法を、西南日...
【数物系科学】地球惑星科学：レシーバ関数 ／ベイズ統計を含む研究件
❏高周波レシーバ関数解析および稠密海底地震観測網による巨大地震発生帯の調査(19K14811)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】沈み込み帯 / 巨大地震断層 / 海底地震計 / 波形解析 / ベイズ統計 (他11件)
【概要】沈み込み帯で発生する巨大地震断層すべりの挙動を理解するためには、断層面における物性、とりわけ、断層面近傍に存在する水による圧力（流体圧）を把握することが不可欠となる。本研究では、自然に発生する地震の波形を密に設置した海底地震計で観測し、その波形解析から流体圧を調査することを目指す。 自然に起こる地震の波形は一般的に複雑な波形を示す。加えて、海底地震計では海水内や柔らかい海底堆積物の層内にトラップさ...
❏海底地震計の波形データを用いた巨大地震断層面の間隙流体圧推定(17H06604)
【研究テーマ】固体地球惑星物理学
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】地震学 / 沈み込み帯 / 海底地震計 / デコンボリューション / マルコフ連鎖モンテカルロ (他14件)
【概要】沈み込み帯の巨大地震断層面における断層すべりのふるまいは、間隙流体圧に大きく左右されることが知られている。間隙流体圧が高い場所では、遠地地震のP波がS波に効率よく変換される（Ps変換波と呼ばれる）ため、Ps変換波を詳しく調べることで、地下の間隙流体圧を明らかにすることができる。本研究では、海底地震計の波形記録から、Ps変換波をより正しく抽出するためのアルゴリズムの開発に成功した。 同手法を、西南日...
【数物系科学】地球惑星科学：地震波解析 ／ベイズ統計を含む研究件
❏高周波レシーバ関数解析および稠密海底地震観測網による巨大地震発生帯の調査(19K14811)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】沈み込み帯 / 巨大地震断層 / 海底地震計 / 波形解析 / ベイズ統計 (他11件)
【概要】沈み込み帯で発生する巨大地震断層すべりの挙動を理解するためには、断層面における物性、とりわけ、断層面近傍に存在する水による圧力（流体圧）を把握することが不可欠となる。本研究では、自然に発生する地震の波形を密に設置した海底地震計で観測し、その波形解析から流体圧を調査することを目指す。 自然に起こる地震の波形は一般的に複雑な波形を示す。加えて、海底地震計では海水内や柔らかい海底堆積物の層内にトラップさ...
❏海底地震計の波形データを用いた巨大地震断層面の間隙流体圧推定(17H06604)
【研究テーマ】固体地球惑星物理学
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】地震学 / 沈み込み帯 / 海底地震計 / デコンボリューション / マルコフ連鎖モンテカルロ (他14件)
【概要】沈み込み帯の巨大地震断層面における断層すべりのふるまいは、間隙流体圧に大きく左右されることが知られている。間隙流体圧が高い場所では、遠地地震のP波がS波に効率よく変換される（Ps変換波と呼ばれる）ため、Ps変換波を詳しく調べることで、地下の間隙流体圧を明らかにすることができる。本研究では、海底地震計の波形記録から、Ps変換波をより正しく抽出するためのアルゴリズムの開発に成功した。 同手法を、西南日...
【数物系科学】地球惑星科学：沈み込み帯 ／ベイズ統計を含む研究件
❏高周波レシーバ関数解析および稠密海底地震観測網による巨大地震発生帯の調査(19K14811)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】沈み込み帯 / 巨大地震断層 / 海底地震計 / 波形解析 / ベイズ統計 (他11件)
【概要】沈み込み帯で発生する巨大地震断層すべりの挙動を理解するためには、断層面における物性、とりわけ、断層面近傍に存在する水による圧力（流体圧）を把握することが不可欠となる。本研究では、自然に発生する地震の波形を密に設置した海底地震計で観測し、その波形解析から流体圧を調査することを目指す。 自然に起こる地震の波形は一般的に複雑な波形を示す。加えて、海底地震計では海水内や柔らかい海底堆積物の層内にトラップさ...
❏海底地震計の波形データを用いた巨大地震断層面の間隙流体圧推定(17H06604)
【研究テーマ】固体地球惑星物理学
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31
【研究代表者】悪原 岳 東京大学, 地震研究所, 助教 (30802954)
【キーワード】地震学 / 沈み込み帯 / 海底地震計 / デコンボリューション / マルコフ連鎖モンテカルロ (他14件)
【概要】沈み込み帯の巨大地震断層面における断層すべりのふるまいは、間隙流体圧に大きく左右されることが知られている。間隙流体圧が高い場所では、遠地地震のP波がS波に効率よく変換される（Ps変換波と呼ばれる）ため、Ps変換波を詳しく調べることで、地下の間隙流体圧を明らかにすることができる。本研究では、海底地震計の波形記録から、Ps変換波をより正しく抽出するためのアルゴリズムの開発に成功した。 同手法を、西南日...
【工学】総合工学：データ同化 ／ベイズ統計を含む研究件
❏固体地球科学に資する次世代型データ同化法の創出(26280006)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
【キーワード】データ同化 / 固体地球科学 / 逐次ベイズフィルタ / スパースモデリング / データ駆動型モデリング (他12件)
【概要】本研究課題では、固体地球科学に資する次世代型データ同化手法の創出という所期の目的を、大きく進歩させることができた。特に，大自由度モデルにも適用可能なデータ同化手法である4次元変分法の高度化や、レプリカ交換モンテカルロ法との融合によるモデル／データ両駆動型データ同化の地震観測網データへの応用研究を実施した。また、国内および海外における多数の学会において成果発表を行うとともに，国際誌に論文を出版した。...
❏クラウドコンピューティングを利用したデータ同化システムの開発(23700278)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011-04-28 - 2015-03-31
【研究代表者】長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
【キーワード】データ同化 / クラウドコンピューティング / 地震音波 / 南海トラフ地震 / 粒子フィルタ (他14件)
【概要】本研究では、ベイズ統計学の枠組みで数値シミュレーションモデルと観測データを融合するための計算基盤技術であるデータ同化を、クラウドコンピューティングを利用して実行するためのデータ同化システムを開発した。大地震に伴う地震音波伝播を題材に双子実験を実施したところ、各震源パラメータに関する周辺化事後分布は正しく真の値の周辺に分布し、かつ事後分布の最大値を与えるパラメータから再現された理論波形と擬似観測波形...
【農学】社会経済農学：計量経済学 ／ベイズ統計を含む研究件
❏マクロ動学的確率的一般均衡モデルの統計的推定および評価方法の研究(24330060)
【研究テーマ】理論経済学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】加納 隆 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (90456179)
【キーワード】動学的確率的一般均衡モデル / ベイズ統計 / 景気循環 / 消費の習慣形成 / 為替レート (他31件)
【概要】ベイズ統計理論に基づきマクロ経済に関する動学的一般均衡(DSGE)モデルを実証的に評価した。消費の習慣形成の景気循環における役割を再評価すると、景気循環領域ではなくむしろ高周波数領域でのDSGEモデルの説明力を高めていることが確認された。また名目為替レートはランダムウォークで近似されていることが知られているが、他の経済ファンダメンタルズと同時に名目為替レートのランダムウォークを開放経済DSGEモデ...
❏金融リスクと経済行動のベイズ計量経済分析(21243018)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
【キーワード】ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 実現ボラティリティ / 分位点回帰モデル (他23件)
【概要】「金融リスクの評価」と「経済行動」のベイズ計量経済分析を行った. 「金融リスクの評価」の分析では（１）１変量確率的ボラティリティ変動モデルの拡張，（２）実現ボラティリティと確率的ボラティリティ変動モデルとの同時モデリング，（３）多変量確率的ボラティリティ変動モデル，（４）最大値・分位点の時系列モデル，（５）実現ボラティリティ等を用いた計量ファイナン分析について研究を行った. 「経済行動」の分析では...
【医歯薬学】薬学：異質性 ／ベイズ統計を含む研究件
❏グループデータ解析の安定化のための統計的方法論(18K12757)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
【キーワード】統計モデリング / ロバスト統計 / 空間統計 / 階層モデル / 異質性 (他10件)
【概要】個人や地域などの属性に基づいてグループ分けされる形式のデータはグループデータと呼ばれ様々な科学分野において頻繁に扱われるデータである。本研究ではこのようなデータに対する既存の統計分析手法が抱える問題点、特にモデルの柔軟さの制約、大規模データにおける計算コスト、外れ値が存在するもとでの頑健性の問題などに注目し、効果的な解決策となる手法を開発した。また開発した手法の理論的性質も明らかにした。 ...
❏個人レベルのモデルを用いた顧客関係管理(CRM)のための意思決定支援システム(15530282)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】阿部 誠 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (70302677)
【キーワード】ベイズ統計 / マーケティング / 異質性 / 顧客 / CRM
【概要】CRMで重要な概念である顧客の生涯価値を計算するには、顧客の離脱率または維持率を把握することが必要である。しかし離脱する顧客は単に購買を止めるだけで、年会費などの支払い義務がないような"契約に基づかない状況"では、わざわざ離脱を申告することは稀だ。通常このような場合、企業は独自の経験則に基づいて、例えば顧客が3ヶ月購買しなければ離脱したと判断したりする。実務家の間でよく使われるRF...
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