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研究分野別サイレントキーワード
「ベイズ推定」とサイレントキーワードを含む研究
【情報学】情報基礎学：階層データ ／ベイズ推定を含む研究件
❏異質性を考慮した因果効果の推定法の開発とその応用(18H03209)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
【キーワード】因果効果推定 / 階層モデル / ベイズ推定 / 傾向スコア / 選択バイアス (他9件)
【概要】本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明...
❏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...
【情報学】情報基礎学：階層モデル ／ベイズ推定を含む研究件
❏異質性を考慮した因果効果の推定法の開発とその応用(18H03209)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
【キーワード】因果効果推定 / 階層モデル / ベイズ推定 / 傾向スコア / 選択バイアス (他9件)
【概要】本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明...
❏発達データ分析のためのセミパラメトリック軌跡分析法およびソフトウェアの開発(22830085)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2010 - 2011
【研究代表者】岡田 謙介 専修大学, 人間科学部, 講師 (20583793)
【キーワード】セミパラメリックモデル / 信頼性 / 発達データ / 発達心理学 / 軌跡分析 (他8件)
【概要】縦断的な大規模発達データを収集する研究プロジェクトが、近年国内外で多数行われるようになっている。こうしたデータ分析のために広く利用される方法論として、群分けとモデリングを同時に行うことのできる軌跡分析がある。本研究では発達・教育心理学への応用を念頭におき、データの階層構造や潜在変数、非対称性を統計学的観点から見て適切に扱うことができるような軌跡分析の拡張を提案した。また、提案手法を実行するためのソ...
❏準実験と調査観察研究における因果効果の推定と教育評価への応用(18730406)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】星野 崇宏 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 講師 (20390586)
【キーワード】統計的因果推論 / 構造方程式モデリング / 共分散構造分析 / 項目反応理論 / ベイズ推定 (他8件)
【概要】人文社会科学での因果効果の推定において重要である「従属変数と群への割り当て変数どちらにも影響を関連のある共変量」の影響を除去する解析法の研究を昨年に続き行った。 具体的にはRosenbaumとRubinが開発した傾向スコア解析法を、昨年度の研究で潜在変数上での因果効果推定法へと改良し、発表したが(Hoshino, Kurata and Shigemasu, 2006)、「群への割り当てモデル」が正...
【情報学】情報基礎学：経験ベイズ推定 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】情報基礎学：小地域推定 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】情報基礎学：潜在変数 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏非線形ダイナミックモデルのMCMCによる統計的推測(15500181)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院・経済学研究科, 助教授 (60251188)
【キーワード】マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 潜在変数 / 確率的ボラティリティモデル / ダイナミックモデル / ベイジアン・アプローチ (他8件)
【概要】これまでマクロデータを用いた統計分析では、個人のもつ固有の特徴や背後に想定される(観測されない)ダイナミックな変動は、集計後には相殺されると考えられて無視されてきた。これに対して最近ではミクロデータの公開が促進されるようになり、パネルデータなどの個人に関する詳細なデータが蓄積・公開されてくると、集計前の個体のデータを用いたモデルが真の構造をより詳しく明らかにすることができるようになる。このような個...
【情報学】情報基礎学：線形混合モデル ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】情報基礎学：為替レート ／ベイズ推定を含む研究件
❏非線形動学的一般均衡モデルの推定およびマクロ経済分析への応用(19K01560)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】廣瀬 康生 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (50583663)
【キーワード】非線形モデル / 動学的一般均衡モデル / DSGEモデル / ベイズ推定 / 名目金利の非負制約 (他11件)
【概要】補助事業期間3年目にあたる令和3年度は、以下の3つの研究プロジェクトに取り組んだ。 まず、前年度にInternational Journal of Central Bankingからの改訂要求を受けて追加分析を進めていた論文「The Natural Rate of Interest in a Nonlinear DSGE Model」（砂川武貴氏との共著）の改訂および再投稿を行った。本論文は、名目...
❏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...
❏為替介入効果の検証(23730216)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】藪 友良 慶應義塾大学, 商学部, 准教授 (90463819)
【キーワード】為替介入 / 大震災 / ボラティリティ / 内生性 / アーカイブデータ (他14件)
【概要】世界中の大震災と為替変動との関係を調べたところ、大震災直後には為替レートのボラティリティが上昇する傾向があることが確認された。また、1920年代の日次介入額を記録した帳簿を整理することで、関東大震災当時の為替介入の効果を分析した。その結果、介入は為替レートのボラティリティを減少させる有意な効果があることが分かった。また、介入の反応関数を分析したところ、介入は為替レートを安定させる目的でなされていた...
【情報学】情報基礎学：cain ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
【情報学】情報基礎学：cell regression ／ベイズ推定を含む研究件
❏Real-World-Data Inferenceの構築を目指して(19H04072)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】Bayesian Inference / Causal Inference / Cell Regression / Data-Driven Prior / Real-World-Data (他10件)
【概要】・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・血糖値の平均...
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
【情報学】情報基礎学：ベイジアン・アプローチ ／ベイズ推定を含む研究件
❏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。 ...
❏非線形ダイナミックモデルのMCMCによる統計的推測(15500181)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院・経済学研究科, 助教授 (60251188)
【キーワード】マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 潜在変数 / 確率的ボラティリティモデル / ダイナミックモデル / ベイジアン・アプローチ (他8件)
【概要】これまでマクロデータを用いた統計分析では、個人のもつ固有の特徴や背後に想定される(観測されない)ダイナミックな変動は、集計後には相殺されると考えられて無視されてきた。これに対して最近ではミクロデータの公開が促進されるようになり、パネルデータなどの個人に関する詳細なデータが蓄積・公開されてくると、集計前の個体のデータを用いたモデルが真の構造をより詳しく明らかにすることができるようになる。このような個...
【情報学】情報基礎学：ベイズモデリング ／ベイズ推定を含む研究件
❏心理学研究における中級程度のベイズ統計学の教授法に関する研究(19K03269)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】豊田 秀樹 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (60217578)
【キーワード】ベイズ的アプローチ / 教授学習系列 / 尤度 / 授業評価 / 自由記述データ (他18件)
【概要】本研究では、ベイズ的アプローチによる心理学に特化した教授学習系列を作成する。ベイズ的アプローチが心理学研究の一翼を担うためには、入門的教材と研究実践例をつなぐ教材が是非とも必要である。本研究では、それに相当する最初の２単位を終えた直後の２単位に相当する教授学習系列を作成する。尤度を使って現象を考えるという心理学研究のパラダイムを展開する。これは有意性検定の手続きを暗記し、当てはめ、有意水準を超えた...
❏データベースマーケティングと消費者理論の融合によるCRMの新展開(21243030)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2009 - 2012
【研究代表者】照井 伸彦 東北大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (50207495)
【キーワード】データベースマーケティング / CRM / 消費者異質性 / 消費者理論 / 消費者の相互作用 (他13件)
【概要】本研究では、CRMを実践する手法体系としてのデータベース・マーケティングと消費者理論による知見とを融合させ、顧客の理解をさらに深めて顧客行動の予測能力を高める枠組みを探求することを通してCRMの新たな展開を目指し、その成果を国際発信してゆくことを目的とした。大規模な顧客データベースを活用してCRMにとって有用な個に特化したマーケティングモデルを開発し、さらには実験に基づく消費者理論を深める消費者行...
【情報学】情報基礎学：状態空間モデル ／ベイズ推定を含む研究件
❏空間明示モデルによる複数種の哺乳類を統合した管理戦略の構築(25281057)
【研究テーマ】自然共生システム
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】横溝 裕行 国立研究開発法人国立環境研究所, 環境リスク研究センター, 主任研究員 (30550074)
【キーワード】哺乳類 / 状態空間モデル / ベイズ推定 / 作物被害 / 最適管理
【概要】近年日本各地で増加しているシカ、イノシシ（在来種）、アライグマ（外来種）の個体群の成長率や分布域の拡大、農作物の被害を空間明示的に予測し、哺乳類３種の費用対効果の高い管理戦略を探索し、その結果を行政に提示することを目的として研究を行った。事例研究として房総半島の哺乳類の最適管理を導出した。具体的には、ベイズ推定モデルにより精度の高い個体群動態や被害の予測を行うとともに、限られた予算や人的資源を複数...
❏潜在変数モデルを用いた構造の統計的分析(15200022)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】和合 肇 名古屋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00091934)
【キーワード】潜在変数モデル / 時空間モデル / ベイズ推定 / 階層モデル / マルコフ連鎖モンテカルロ (他13件)
【概要】本研究では,最近多方面に使用されるようになった潜在変数モデルを,実証問題に応用する際のモデリング方法,ベイズ推定,モデル比較を中心に検討した。シミュレーションに基づいたマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)を用いて統計モデルを効率的に推定する方法とその利用法を開発した。 本年度は研究期間の最後の年であるため,今までに各分担者が行ってきた研究と4年間に計8回開催した国際シンポジウムで発表された研究...
【情報学】情報基礎学：変化点問題 ／ベイズ推定を含む研究件
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
❏確率過程に対する統計推測理論の研究(16500173)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2005
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】ジャンプ / 確率微分方程式 / 統計的確率場 / 大偏差不等式 / ベイズ推定 (他15件)
【概要】1.ジャンプ型確率微分方程式のパラメータ推定問題において,ジャンプ/非ジャンプ判別フィルタを用いたM推定量の構成とその漸近挙動の研究を深化させた. 2.連蔵観測拡散過程の変化点問題において,統計量の漸近挙動に関する研究をした.観測情報量の退化による解析上の困難を回避するため,性質のよい初期推定量に基づく統計量を構成したが,その性質に関して研究を深めた. 3.統計的確率場に対する新しい大偏差型評価を...
❏地震活動と地殻変動の統計的解析のための時空間モデルの開発(11680334)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1999 - 2001
【研究代表者】尾形 良彦 統計数理研究所, 調査実験解析研究系, 教授 (70000213)
【キーワード】デロネ分割(2次元・3次元) / 相対的静穏化現象 / 空白域 / 余震列 / 確率的予測 (他24件)
【概要】(1)日本における余震活動の中期的消息と近傍における大地震発生の有無に関する時空間的研究 前世紀の大地震76件の余震列について、異なる下限マグニチュードの259例のデータをETASモデルに適用した。正常に推移した余震活動と、途中で相対的静穏化したものでは、6年以内で近地(例えば2百キロ以内)に別の大地震が起きる確率が数倍違うことがわかった。 (2)階層的時空間ETASモデルと異常地震活動検出のベイ...
【情報学】情報基礎学：coq/SSReflect ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
【情報学】情報基礎学：quasi-likelihood ／ベイズ推定を含む研究件
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
❏推定関数に基づく頑健的セミパラメトリック・モデルの選択法の構築を目指して(15500179)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 助教授 (10270414)
【キーワード】artificial likelihood / Bayesian inference / bootstrap / conditional independence / estimating function (他16件)
【概要】まず、推定関数の正規化変換に基づくセミパラメトリック推論に関する理論的研究、および数値的考察を行った。特に信頼区間の構築について種々の結果を得ることができた。データに含まれる統計的情報を信頼区間の形で表現することは薬効評価などの実験科学において広く利用されている。本研究では、従来の正規化変換の理論をセミパラメトリック推論の枠組みに拡張し、推定量が非線形推定方程式によって陰に定義されることを前提とし...
【情報学】情報基礎学：一般化線形モデル ／ベイズ推定を含む研究件
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
❏推定関数に基づく頑健的セミパラメトリック・モデルの選択法の構築を目指して(15500179)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 助教授 (10270414)
【キーワード】artificial likelihood / Bayesian inference / bootstrap / conditional independence / estimating function (他16件)
【概要】まず、推定関数の正規化変換に基づくセミパラメトリック推論に関する理論的研究、および数値的考察を行った。特に信頼区間の構築について種々の結果を得ることができた。データに含まれる統計的情報を信頼区間の形で表現することは薬効評価などの実験科学において広く利用されている。本研究では、従来の正規化変換の理論をセミパラメトリック推論の枠組みに拡張し、推定量が非線形推定方程式によって陰に定義されることを前提とし...
【情報学】情報基礎学：data science ／ベイズ推定を含む研究件
❏Real-World-Data Inferenceの構築を目指して(19H04072)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】Bayesian Inference / Causal Inference / Cell Regression / Data-Driven Prior / Real-World-Data (他10件)
【概要】・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・血糖値の平均...
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
【情報学】情報基礎学：信頼区間 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
❏推定関数に基づく頑健的セミパラメトリック・モデルの選択法の構築を目指して(15500179)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 助教授 (10270414)
【キーワード】artificial likelihood / Bayesian inference / bootstrap / conditional independence / estimating function (他16件)
【概要】まず、推定関数の正規化変換に基づくセミパラメトリック推論に関する理論的研究、および数値的考察を行った。特に信頼区間の構築について種々の結果を得ることができた。データに含まれる統計的情報を信頼区間の形で表現することは薬効評価などの実験科学において広く利用されている。本研究では、従来の正規化変換の理論をセミパラメトリック推論の枠組みに拡張し、推定量が非線形推定方程式によって陰に定義されることを前提とし...
【情報学】情報基礎学：ボラティリティ ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏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。 ...
❏為替介入効果の検証(23730216)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】藪 友良 慶應義塾大学, 商学部, 准教授 (90463819)
【キーワード】為替介入 / 大震災 / ボラティリティ / 内生性 / アーカイブデータ (他14件)
【概要】世界中の大震災と為替変動との関係を調べたところ、大震災直後には為替レートのボラティリティが上昇する傾向があることが確認された。また、1920年代の日次介入額を記録した帳簿を整理することで、関東大震災当時の為替介入の効果を分析した。その結果、介入は為替レートのボラティリティを減少させる有意な効果があることが分かった。また、介入の反応関数を分析したところ、介入は為替レートを安定させる目的でなされていた...
【情報学】情報基礎学：多変量解析 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏非正則推測理論と情報量の概念に関する研究(10304005)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1998 - 2001
【研究代表者】赤平 昌文 筑波大学, 数学系, 教授 (70017424)
【キーワード】推定量 / 検定 / 情報量 / 逐次解析 / 多変量解析 (他29件)
【概要】次のような多岐のテーマについて研究を行った。(1)統計的逐次推測とその間連のトピックスについて、推測方式の提案とその応用について興味ある成果を得た。(2)非正則性での統計理論において、推定量の性質について調べ、非正則分布の特徴について新しい知見を得た。(3)推測理論とその情報論的側面について、いくつかの情報量を通して、推測理論の構造を明確にすることができ、また情報理論との関連についても深く検討する...
【情報学】情報基礎学：ミニマックス性 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】情報基礎学：universal algebra ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
【情報学】情報基礎学：統計学 ／ベイズ推定を含む研究件
❏Real-World-Data Inferenceの構築を目指して(19H04072)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】Bayesian Inference / Causal Inference / Cell Regression / Data-Driven Prior / Real-World-Data (他10件)
【概要】・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・血糖値の平均...
❏細胞と組織の関係を明らかにする新規数理モデルの開発(24657145)
【研究テーマ】発生生物学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2012-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】石原 秀至 東京大学, 総合文化研究科, 助教 (10401217)
【キーワード】発生力学 / 統計学 / 組織力学 / ベイズ推定 / 発生学 (他8件)
【概要】個体発生中に起こる組織の変形の背後にある力学過程について、その理解は進んでいません。大きな要因として、組織中の力の直接測定が難しい事があげられます。我々自身が開発してきた細胞形態からの力推定法について、レーザー切断実験との比較による実験検証、手法間の比較を行い、推定手法が妥当である事を確かめました。その手法をショウジョウバエの幾つかの上皮系に適用し、それぞれの組織に特有の発生様式(速さなど)とその...
【情報学】情報基礎学：高次元解析 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】計算基盤：ベイズ最適化 ／ベイズ推定を含む研究件
❏計算・実験科学の融合による有効ハミルトニアン構築と強相関トポロジカル物質への応用(20H01850)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】山地 洋平 国立研究開発法人物質・材料研究機構, エネルギー・環境材料研究拠点, 主任研究員 (00649428)
【キーワード】強相関電子系 / 機械学習 / 量子スピン液体 / ベイズ最適化 / トポロジカル物質 (他6件)
【概要】本研究計画では、量子物質、特にトポロジカルな量子スピン液体と呼ばれる電子状態を実現するため、強相関電子系と呼ばれる、電子間のクーロン相互作用と原子間の電子のトンネリングの効果が拮抗する物質群を解析するための手法開発を行う。研究代表者らが開発を主導してきたオープンソース・アプリケーションHΦを量子多体シミュレータに用い、実験データを入力とし、理論あるいは第一原理電子状態計算に基づく有効ハミルトニアン...
❏超並列マシンを用いた計算統計と測定技術の融合(19H04125)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星 健夫 鳥取大学, 工学部, 准教授 (80272384)
【キーワード】超並列計算 / 計算統計 / 2次元物質 / 次世代触媒 / 全反射高速陽電子回折 (他16件)
【概要】先端的計算手法（最適化法とデータ駆動型感度解析）を用いて汎用測定データ解析プログラム2DMATを開発・公開し，次世代触媒や次世代電子デバイスなどの工学応用が期待されている２次元物質（原子数層からなる極薄膜物質）構造解析実験にて実践した．具体的には，高エネルギー加速器研究機構（KEK）低速陽電子実験施設における革新的非破壊測定実験である，全反射高速陽電子回折法（トレプト法）を対象とした．さらに，スー...
【情報学】計算基盤：高次元データ ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】計算基盤：ssreflect ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
【情報学】計算基盤：変数選択 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】人間情報学：MCMC ／ベイズ推定を含む研究件
❏為替介入効果の検証(23730216)
【研究テーマ】経済統計学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】藪 友良 慶應義塾大学, 商学部, 准教授 (90463819)
【キーワード】為替介入 / 大震災 / ボラティリティ / 内生性 / アーカイブデータ (他14件)
【概要】世界中の大震災と為替変動との関係を調べたところ、大震災直後には為替レートのボラティリティが上昇する傾向があることが確認された。また、1920年代の日次介入額を記録した帳簿を整理することで、関東大震災当時の為替介入の効果を分析した。その結果、介入は為替レートのボラティリティを減少させる有意な効果があることが分かった。また、介入の反応関数を分析したところ、介入は為替レートを安定させる目的でなされていた...
❏金融危機下のマクロ経済政策の計量分析(22243026)
【研究テーマ】経済政策
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2010 - 2012
【研究代表者】渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授 (90254135)
【キーワード】DSGE / MCMC / ゼロ金利 / ベイズ推定 / マクロ経済 (他15件)
【概要】DSGE、DSGE-VAR、時変VAR、マルコフスイッチングなどのマクロ計量モデルの改良と日本のマクロデータへの応用を行い、学会等で報告を行うと共に査読付き学術誌に論文を公表した。特に時変VARモデルに関しては、MCMCを用いた厳密なパラメータの推定法や変数の順番の選択法を開発した。その他、ゼロ金利下における長期デフレの原因、量的緩和期における為替介入と金融政策の関係、不動産バブルの早期検出方法な...
【情報学】人間情報学：因果推論 ／ベイズ推定を含む研究件
❏Real-World-Data Inferenceの構築を目指して(19H04072)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】Bayesian Inference / Causal Inference / Cell Regression / Data-Driven Prior / Real-World-Data (他10件)
【概要】・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・血糖値の平均...
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏生体情報の統計科学(15H02669)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
【キーワード】巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ (他33件)
【概要】公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった...
【情報学】人間情報学：モデル選択 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏生体情報の統計科学(15H02669)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
【キーワード】巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ (他33件)
【概要】公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
【情報学】人間情報学：予測誤差 ／ベイズ推定を含む研究件
❏予測誤差と運動主体感をつなぐ神経機構の解明(18H01098)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】今水 寛 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (30395123)
【キーワード】運動主体感 / 感覚予測誤差 / 心理実験 / 数理モデル / ベイズ推定 (他13件)
【概要】人間が適切に身体を動かしているときには「自身が運動している」という運動主体感を得られる．どれくらい主体感が得られるかは，運動時に得られる感覚の予測誤差によって決まるとされている．しかし，予測誤差が運動主体感に繋がるプロセスは未解明である．本研究は，心理実験，数理モデル，脳活動の介入・操作により，このプロセスを検証した．運動中の予測誤差が累積されて，運動主体感の最終的な判断に至る過程を心理実験で明ら...
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
【情報学】人間情報学：ベイズ法 ／ベイズ推定を含む研究件
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
❏非正則推測理論と情報量の概念に関する研究(10304005)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1998 - 2001
【研究代表者】赤平 昌文 筑波大学, 数学系, 教授 (70017424)
【キーワード】推定量 / 検定 / 情報量 / 逐次解析 / 多変量解析 (他29件)
【概要】次のような多岐のテーマについて研究を行った。(1)統計的逐次推測とその間連のトピックスについて、推測方式の提案とその応用について興味ある成果を得た。(2)非正則性での統計理論において、推定量の性質について調べ、非正則分布の特徴について新しい知見を得た。(3)推測理論とその情報論的側面について、いくつかの情報量を通して、推測理論の構造を明確にすることができ、また情報理論との関連についても深く検討する...
【情報学】人間情報学：マルコフ確率場 ／ベイズ推定を含む研究件
❏情報科学・計算機科学における描像の可視化に関する研究(20240020)
【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(A)
【研究期間】2008-04-08 - 2013-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ (他18件)
【概要】本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った． ...
❏超高次元データの分類手法の導出とその理論的性質の解明および実データへの応用の研究(19300096)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】西井 龍映 九州大学, 大学院・数理学研究院, 教授 (40127684)
【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 (他36件)
【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. ...
【情報学】人間情報学：統計数学 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
【情報学】人間情報学：データ駆動科学 ／ベイズ推定を含む研究件
❏超並列マシンを用いた計算統計と測定技術の融合(19H04125)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星 健夫 鳥取大学, 工学部, 准教授 (80272384)
【キーワード】超並列計算 / 計算統計 / 2次元物質 / 次世代触媒 / 全反射高速陽電子回折 (他16件)
【概要】先端的計算手法（最適化法とデータ駆動型感度解析）を用いて汎用測定データ解析プログラム2DMATを開発・公開し，次世代触媒や次世代電子デバイスなどの工学応用が期待されている２次元物質（原子数層からなる極薄膜物質）構造解析実験にて実践した．具体的には，高エネルギー加速器研究機構（KEK）低速陽電子実験施設における革新的非破壊測定実験である，全反射高速陽電子回折法（トレプト法）を対象とした．さらに，スー...
❏ベイズ推定を用いた固体光学スペクトル解析法の革新(16K13824)
【研究テーマ】物性Ⅰ
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】赤井 一郎 熊本大学, パルスパワー科学研究所, 教授 (20212392)
【キーワード】励起子 / コヒーレントフォノン / ベイズ推定 / 仮想計測解析 / スパースモデリング (他13件)
【概要】固体光学スペクトルの解析にベイズ推定を適用し、物理モデルの統計的妥当性と、パラメータの統計的分布を評価する方法論を確立し、以下の対象に適用した。 (1)亜酸化銅励起子系やタイプII超格子系の高密度電子・正孔・励起子共存系の光学スペクトル解析にベイズ分光法を適用し、励起子トラップポンテシャルの形成と、電子正孔液滴状態の安定化の統計的確証を得た。(2)格子振動ダイナミクスのベイズ分光では、フーリエ変換...
【情報学】人間情報学：知覚 ／ベイズ推定を含む研究件
❏変動性判断の神経機序―変動ある環境を克服する脳の仕組みの探究―(16H01866)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】変動性 / 不確定性 / ベイズ推定 / 空間 / 時間 (他13件)
【概要】我々の身体は，変動 (不確定性) に満ちた環境にありながら，精緻で安定した認識と行動を生成している．それが如何なる神経機序により実現されているのか？本研究は，この問題を独自に探求すべく，感覚情報の変動性に焦点をあて，脳機能測定 (fMRI, EEG, TMS) と心理物理学的測定を実施した．その結果，空間的変動性に関わる神経基盤 (外側後頭複合体) を特定し，また，時間的，空間的変動性に関わる心理...
❏身体知覚の時空間的適応性の神経機序(25242058)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】身体 / 時間 / 空間 / 知覚 / 適応性 (他21件)
【概要】本研究は，独自の心理物理学的発見に基づき，ヒトの身体知覚の時空的適応性の神経機序を探究した．機能的磁気共鳴画像法により，両手間の時間順序判断における確率論的最適化に関連する脳部位の候補を検出した．そして脳波によって関連脳部位候補の活動時間帯を推定し，経頭蓋磁気刺激による機能阻害実験を行った．これらの一連の脳機能計測の結果，事前の経験に応じて身体部位間の時間順序の判断精度を向上することに関与している...
【情報学】人間情報学：ロジスティック回帰 ／ベイズ推定を含む研究件
❏過去の地震活動に基づく複合型短中期地震予測モデルの開発(17K17722)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】野村 俊一 統計数理研究所, モデリング研究系, 助教 (70719640)
【キーワード】地震予測 / 繰り返し地震 / プレートテクトニクス / 前震活動 / 更新過程 (他27件)
【概要】内陸主要活断層の地震発生確率の評価における推定誤差および予測誤差の問題を数値実験を通して明らかにし，それらを解消するための統計手法を提案した． 太平洋プレート沈み込み帯に分布する小繰り返し地震活動から，プレート沈み込み速度の時空間変化を推定し，大地震前後の特徴的な滑りを可視化した． 地震群の特徴から，それが大地震の前震群である確率を評価する統計モデルを開発し，安定した予測精度を実現できていることを...
❏統計科学的方法による脳の連結性に対する総合的研究(19300088)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
【キーワード】cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model (他24件)
【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。 ...
❏推定関数に基づく頑健的セミパラメトリック・モデルの選択法の構築を目指して(15500179)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 助教授 (10270414)
【キーワード】artificial likelihood / Bayesian inference / bootstrap / conditional independence / estimating function (他16件)
【概要】まず、推定関数の正規化変換に基づくセミパラメトリック推論に関する理論的研究、および数値的考察を行った。特に信頼区間の構築について種々の結果を得ることができた。データに含まれる統計的情報を信頼区間の形で表現することは薬効評価などの実験科学において広く利用されている。本研究では、従来の正規化変換の理論をセミパラメトリック推論の枠組みに拡張し、推定量が非線形推定方程式によって陰に定義されることを前提とし...
【情報学】人間情報学：分割表 ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計科学的方法による脳の連結性に対する総合的研究(19300088)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
【キーワード】cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model (他24件)
【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。 ...
❏超高次元データの分類手法の導出とその理論的性質の解明および実データへの応用の研究(19300096)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】西井 龍映 九州大学, 大学院・数理学研究院, 教授 (40127684)
【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 (他36件)
【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. ...
【情報学】人間情報学：Cain algebra ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
❏統計科学的方法による脳の連結性に対する総合的研究(19300088)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
【キーワード】cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model (他24件)
【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。 ...
【情報学】人間情報学：条件付き独立 ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
❏統計科学的方法による脳の連結性に対する総合的研究(19300088)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
【キーワード】cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model (他24件)
【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。 ...
【情報学】人間情報学：許容性 ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計科学的方法による脳の連結性に対する総合的研究(19300088)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
【キーワード】cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model (他24件)
【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。 ...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】人間情報学：共分散構造分析 ／ベイズ推定を含む研究件
❏準実験と調査観察研究における因果効果の推定と教育評価への応用(18730406)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】星野 崇宏 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 講師 (20390586)
【キーワード】統計的因果推論 / 構造方程式モデリング / 共分散構造分析 / 項目反応理論 / ベイズ推定 (他8件)
【概要】人文社会科学での因果効果の推定において重要である「従属変数と群への割り当て変数どちらにも影響を関連のある共変量」の影響を除去する解析法の研究を昨年に続き行った。 具体的にはRosenbaumとRubinが開発した傾向スコア解析法を、昨年度の研究で潜在変数上での因果効果推定法へと改良し、発表したが(Hoshino, Kurata and Shigemasu, 2006)、「群への割り当てモデル」が正...
❏交通技術革新に伴う新たな交通システムのための需要予測方法の開発(01550414)
【研究テーマ】交通工学・国土計画
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1989
【研究代表者】森地 茂 東京工業大学, 工学部, 教授 (40016473)
【キーワード】交通行動分析 / 新たな交通システム / 意識デ-タ / 共分散構造分析 / ベイズ推定法
【概要】従来にない新しい交通輸送システムの開発に伴い、その実現可能性を旅客需要の点から詳細に検討する必要性が高まっているが、この種の需要予測はシステムが現存しないために極めて困難であり、従来より既存の交通機関に対する予測手法を用いて行われてきた。しかし、既存の交通機関の利用実績に基づくモデル分析では、新しいシステムの特性をモデルに反映できず、また新しいシステムに対する利用意識を直接モデル化しようとしても、...
【情報学】情報学フロンティア：強化学習 ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的強化学習の深化と応用(17H00757)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)
【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)
【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...
❏生体情報の統計科学(15H02669)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
【キーワード】巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ (他33件)
【概要】公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった...
❏協調戦術を適応学習するエージェントの構築と分析(12680369)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】永野 三郎 埼玉工業大学, 先端科学研究所, 教授 (50010913)
【キーワード】マルチエージェント / 機械学習 / 協調学習 / サッカーエージェント / 強化学習 (他11件)
【概要】本研究は,実際のサッカーの指導で戦術がいかに獲得されるかを参考に,小人数による練習課題の達成,グリッドによる適切な認知地図の獲得,そして,適応学習によるプレーの最適化を軸にした協調戦術決定学習アルゴリズムを提案し,そのパフォーマンスをシミュレーションにより検証したものである.エージェントは環境をグリッド化して知覚することで有限の状態変数空間を持ち,この状態変数の遷移を条件付き確率によって予測するこ...
【情報学】情報学フロンティア：ブートストラップ ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏統計科学的方法による脳の連結性に対する総合的研究(19300088)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・理学研究科, 准教授 (10270414)
【キーワード】cain algebra / cain polynomial / conditional independence / contingency table / graphical model (他24件)
【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。 ...
❏推定関数に基づく頑健的セミパラメトリック・モデルの選択法の構築を目指して(15500179)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 助教授 (10270414)
【キーワード】artificial likelihood / Bayesian inference / bootstrap / conditional independence / estimating function (他16件)
【概要】まず、推定関数の正規化変換に基づくセミパラメトリック推論に関する理論的研究、および数値的考察を行った。特に信頼区間の構築について種々の結果を得ることができた。データに含まれる統計的情報を信頼区間の形で表現することは薬効評価などの実験科学において広く利用されている。本研究では、従来の正規化変換の理論をセミパラメトリック推論の枠組みに拡張し、推定量が非線形推定方程式によって陰に定義されることを前提とし...
【情報学】情報学フロンティア：最適化 ／ベイズ推定を含む研究件
❏超並列マシンを用いた計算統計と測定技術の融合(19H04125)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星 健夫 鳥取大学, 工学部, 准教授 (80272384)
【キーワード】超並列計算 / 計算統計 / 2次元物質 / 次世代触媒 / 全反射高速陽電子回折 (他16件)
【概要】先端的計算手法（最適化法とデータ駆動型感度解析）を用いて汎用測定データ解析プログラム2DMATを開発・公開し，次世代触媒や次世代電子デバイスなどの工学応用が期待されている２次元物質（原子数層からなる極薄膜物質）構造解析実験にて実践した．具体的には，高エネルギー加速器研究機構（KEK）低速陽電子実験施設における革新的非破壊測定実験である，全反射高速陽電子回折法（トレプト法）を対象とした．さらに，スー...
❏身体知覚の時空間的適応性の神経機序(25242058)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】身体 / 時間 / 空間 / 知覚 / 適応性 (他21件)
【概要】本研究は，独自の心理物理学的発見に基づき，ヒトの身体知覚の時空的適応性の神経機序を探究した．機能的磁気共鳴画像法により，両手間の時間順序判断における確率論的最適化に関連する脳部位の候補を検出した．そして脳波によって関連脳部位候補の活動時間帯を推定し，経頭蓋磁気刺激による機能阻害実験を行った．これらの一連の脳機能計測の結果，事前の経験に応じて身体部位間の時間順序の判断精度を向上することに関与している...
【情報学】情報学フロンティア：潜在構造 ／ベイズ推定を含む研究件
❏マルコフ確率場モデルによる科学技術計測イメージングデータからの潜在構造推定(25280090)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】画像処理 / ベイズ推論 / イメージング / 潜在構造 / ビッグデータ (他6件)
【概要】本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでな...
❏情報科学・計算機科学における描像の可視化に関する研究(20240020)
【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(A)
【研究期間】2008-04-08 - 2013-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ (他18件)
【概要】本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った． ...
【情報学】情報学フロンティア：ベイズ統計 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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：情報量規準 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏決定論的最適性をもつベイズ的推定手法の導出とその応用に関する研究(16500172)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2007
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20195499)
【キーワード】ベイズ法 / 統計的決定理諭 / ミニマックス性 / 階層ベイズモデル / 線形混合モデル (他25件)
【概要】ベイズ的手法の有用性は,近年様々なデータ解析の現場で示されてきた。本研究では,そのベイズ的手法の最適性を統計的決定理論の立場から示すとともに応用上の有用性を示した。具体的には以下の通りである。 1)多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題について,その一般化ベイズ推定量がミニマックス及び許容的になるための,事前分布の一般的な特徴付けを与えた。また事前分布が階層構造をもつときに階層ベイズ推定量がミニマ...
【情報学】情報学フロンティア：傾向スコア ／ベイズ推定を含む研究件
❏異質性を考慮した因果効果の推定法の開発とその応用(18H03209)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
【キーワード】因果効果推定 / 階層モデル / ベイズ推定 / 傾向スコア / 選択バイアス (他9件)
【概要】本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明...
❏ソーシャルメディア発信情報のバイアス補正法の研究(23680026)
【研究テーマ】図書館情報学・人文社会情報学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 名古屋大学, 経済学研究科(研究院), 准教授 (20390586)
【キーワード】選択バイアス / 因果効果 / 傾向スコア / マーケティングリサーチ / 統計的因果推論 (他10件)
【概要】本研究では、ソーシャルメディア上における書き込み情報や、blogのトラックバックなどを含めたWeb上のソーシャルネットワーク情報の偏りを補正するための基礎的な方法論を開発し、そのためのデータ収集方法と解析方法を定式化することを目的とする。具体的にはソーシャルメディアの発信者が「本来対象とする母集団」から偏って抽出されている”選択バイアス”が生じているという問題定式化のもとに、統計学や計量経済学で近...
❏準実験と調査観察研究における因果効果の推定と教育評価への応用(18730406)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】星野 崇宏 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 講師 (20390586)
【キーワード】統計的因果推論 / 構造方程式モデリング / 共分散構造分析 / 項目反応理論 / ベイズ推定 (他8件)
【概要】人文社会科学での因果効果の推定において重要である「従属変数と群への割り当て変数どちらにも影響を関連のある共変量」の影響を除去する解析法の研究を昨年に続き行った。 具体的にはRosenbaumとRubinが開発した傾向スコア解析法を、昨年度の研究で潜在変数上での因果効果推定法へと改良し、発表したが(Hoshino, Kurata and Shigemasu, 2006)、「群への割り当てモデル」が正...
【情報学】情報学フロンティア：選択バイアス ／ベイズ推定を含む研究件
❏異質性を考慮した因果効果の推定法の開発とその応用(18H03209)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
【キーワード】因果効果推定 / 階層モデル / ベイズ推定 / 傾向スコア / 選択バイアス (他9件)
【概要】本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明...
❏ソーシャルメディア発信情報のバイアス補正法の研究(23680026)
【研究テーマ】図書館情報学・人文社会情報学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 名古屋大学, 経済学研究科(研究院), 准教授 (20390586)
【キーワード】選択バイアス / 因果効果 / 傾向スコア / マーケティングリサーチ / 統計的因果推論 (他10件)
【概要】本研究では、ソーシャルメディア上における書き込み情報や、blogのトラックバックなどを含めたWeb上のソーシャルネットワーク情報の偏りを補正するための基礎的な方法論を開発し、そのためのデータ収集方法と解析方法を定式化することを目的とする。具体的にはソーシャルメディアの発信者が「本来対象とする母集団」から偏って抽出されている”選択バイアス”が生じているという問題定式化のもとに、統計学や計量経済学で近...
【情報学】情報学フロンティア：因果効果 ／ベイズ推定を含む研究件
❏因果効果を識別する実行可能な研究デザインの探索と推定法の開発(22H03552)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2022-04-01 - 2026-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
【キーワード】因果効果 / 不完全データ / 政策効果 / 識別性 / ベイズ推定
【概要】
❏異質性を考慮した因果効果の推定法の開発とその応用(18H03209)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
【キーワード】因果効果推定 / 階層モデル / ベイズ推定 / 傾向スコア / 選択バイアス (他9件)
【概要】本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明...
❏ソーシャルメディア発信情報のバイアス補正法の研究(23680026)
【研究テーマ】図書館情報学・人文社会情報学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 名古屋大学, 経済学研究科(研究院), 准教授 (20390586)
【キーワード】選択バイアス / 因果効果 / 傾向スコア / マーケティングリサーチ / 統計的因果推論 (他10件)
【概要】本研究では、ソーシャルメディア上における書き込み情報や、blogのトラックバックなどを含めたWeb上のソーシャルネットワーク情報の偏りを補正するための基礎的な方法論を開発し、そのためのデータ収集方法と解析方法を定式化することを目的とする。具体的にはソーシャルメディアの発信者が「本来対象とする母集団」から偏って抽出されている”選択バイアス”が生じているという問題定式化のもとに、統計学や計量経済学で近...
【情報学】情報学フロンティア：統計的因果推論 ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏生体情報の統計科学(15H02669)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
【キーワード】巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ (他33件)
【概要】公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった...
❏ソーシャルメディア発信情報のバイアス補正法の研究(23680026)
【研究テーマ】図書館情報学・人文社会情報学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】星野 崇宏 名古屋大学, 経済学研究科(研究院), 准教授 (20390586)
【キーワード】選択バイアス / 因果効果 / 傾向スコア / マーケティングリサーチ / 統計的因果推論 (他10件)
【概要】本研究では、ソーシャルメディア上における書き込み情報や、blogのトラックバックなどを含めたWeb上のソーシャルネットワーク情報の偏りを補正するための基礎的な方法論を開発し、そのためのデータ収集方法と解析方法を定式化することを目的とする。具体的にはソーシャルメディアの発信者が「本来対象とする母集団」から偏って抽出されている”選択バイアス”が生じているという問題定式化のもとに、統計学や計量経済学で近...
【情報学】情報学フロンティア：ビッグ・データ ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏マルコフ確率場モデルによる科学技術計測イメージングデータからの潜在構造推定(25280090)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】画像処理 / ベイズ推論 / イメージング / 潜在構造 / ビッグデータ (他6件)
【概要】本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでな...
❏情報科学・計算機科学における描像の可視化に関する研究(20240020)
【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(A)
【研究期間】2008-04-08 - 2013-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ (他18件)
【概要】本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った． ...
【情報学】情報学フロンティア：機械学習 ／ベイズ推定を含む研究件
❏中区分90:人間医工学およびその関連分野(0)
【研究テーマ】2019
【研究種目】ヒトiPS由来心筋組織
【研究期間】In vitro 組織成熟化
【研究代表者】力学刺激
【キーワード】ベイズ的最適化
【概要】本研究計画では、量子物質、特にトポロジカルな量子スピン液体と呼ばれる電子状態を実現するため、強相関電子系と呼ばれる、電子間のクーロン相互作用と原子間の電子のトンネリングの効果が拮抗する物質群を解析するための手法開発を行う。研究代表者らが開発を主導してきたオープンソース・アプリケーションHΦを量子多体シミュレータに用い、実験データを入力とし、理論あるいは第一原理電子状態計算に基づく有効ハミルトニアン...
❏Real-World-Data Inferenceの構築を目指して(19H04072)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】Bayesian Inference / Causal Inference / Cell Regression / Data-Driven Prior / Real-World-Data (他10件)
【概要】・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。 ・血糖値の平均...
❏力学刺激の知能化によるin vitro3次元組織の超効率的成熟化(19H01178)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】尾上 弘晃 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30548681)
【キーワード】ヒトiPS由来心筋組織 / In vitro 組織成熟化 / 力学刺激 / ベイズ的最適化 / 画像処理 (他11件)
【概要】知能化培養システムとして，力学刺激および電気刺激が可能な3次元培養チャンバを作製し，組織培養しながら形態をリアルタイムで蛍光観察可能なシステムを構築した．筋芽細胞株C2C12およびヒトiPS由来心筋細胞を培養し，刺激を印加しながら成熟化を評価した．C2C12と電気刺激の系において，画像処理により成熟化指標を抽出し，ベイズ的最適化で条件を最適化し，成熟化指標の向上を目指す実験サイクルを確立した．また...
【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 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏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。 ...
❏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】情報学フロンティア：画像処理 ／ベイズ推定を含む研究件
❏力学刺激の知能化によるin vitro3次元組織の超効率的成熟化(19H01178)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】尾上 弘晃 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30548681)
【キーワード】ヒトiPS由来心筋組織 / In vitro 組織成熟化 / 力学刺激 / ベイズ的最適化 / 画像処理 (他11件)
【概要】知能化培養システムとして，力学刺激および電気刺激が可能な3次元培養チャンバを作製し，組織培養しながら形態をリアルタイムで蛍光観察可能なシステムを構築した．筋芽細胞株C2C12およびヒトiPS由来心筋細胞を培養し，刺激を印加しながら成熟化を評価した．C2C12と電気刺激の系において，画像処理により成熟化指標を抽出し，ベイズ的最適化で条件を最適化し，成熟化指標の向上を目指す実験サイクルを確立した．また...
❏マルコフ確率場モデルによる科学技術計測イメージングデータからの潜在構造推定(25280090)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】画像処理 / ベイズ推論 / イメージング / 潜在構造 / ビッグデータ (他6件)
【概要】本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでな...
【複合領域】社会・安全システム科学：CRM ／ベイズ推定を含む研究件
❏顧客生涯価値の算出と企業の意思決定支援モデルの構築(20K01961)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31
【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】顧客生涯価値 / 顧客関係管理（CRM） / 離脱 / 周期性 / ベイズ推定 (他8件)
【概要】本研究の目的は、顧客データ（購買履歴、購買以外の行動データ）から、消費者の行動をモデル化し、個人別にパラメータを推定し、その顧客が将来にわたって企業にもたらす価値－顧客生涯価値 (CLV)－を算出することである。さらにCLVの概念を拡張し、顧客を新規獲得した場合に創出されるであろう価値、さらには購買以外の非金銭的な行動(エンゲージメント)による価値を含めることによって、企業がより適切な経営判断を下...
❏データベースマーケティングと消費者理論の融合によるCRMの新展開(21243030)
【研究テーマ】商学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2009 - 2012
【研究代表者】照井 伸彦 東北大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (50207495)
【キーワード】データベースマーケティング / CRM / 消費者異質性 / 消費者理論 / 消費者の相互作用 (他13件)
【概要】本研究では、CRMを実践する手法体系としてのデータベース・マーケティングと消費者理論による知見とを融合させ、顧客の理解をさらに深めて顧客行動の予測能力を高める枠組みを探求することを通してCRMの新たな展開を目指し、その成果を国際発信してゆくことを目的とした。大規模な顧客データベースを活用してCRMにとって有用な個に特化したマーケティングモデルを開発し、さらには実験に基づく消費者理論を深める消費者行...
【複合領域】科学教育・教育工学：協調学習 ／ベイズ推定を含む研究件
❏状況内評価における評価表出行動自動収集分析システムの研究(24650565)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31
【研究代表者】加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
【キーワード】教育工学 / 教育評価 / ジェスチャー認識 / 音声認識 / エスノメソドロジー (他14件)
【概要】本研究は新しい形成的教育評価の方法の開発を目的として、学習者が無自覚に他者に対して表出する評価行動の自動記録システムの開発を行った。具体的には学習者の頭部にとりつけたモーションセンサーとマイクから、学習者の肯定的な反応と否定的な反応を認識し、誰が誰に対して肯定的／否定的な発言を行ったかを自動的に記録し、それをほぼリアルタイムで集計して学習の場にフィードバックすることができるシステムを目標とした。 ...
❏協調戦術を適応学習するエージェントの構築と分析(12680369)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】永野 三郎 埼玉工業大学, 先端科学研究所, 教授 (50010913)
【キーワード】マルチエージェント / 機械学習 / 協調学習 / サッカーエージェント / 強化学習 (他11件)
【概要】本研究は,実際のサッカーの指導で戦術がいかに獲得されるかを参考に,小人数による練習課題の達成,グリッドによる適切な認知地図の獲得,そして,適応学習によるプレーの最適化を軸にした協調戦術決定学習アルゴリズムを提案し,そのパフォーマンスをシミュレーションにより検証したものである.エージェントは環境をグリッド化して知覚することで有限の状態変数空間を持ち,この状態変数の遷移を条件付き確率によって予測するこ...
【複合領域】科学教育・教育工学：項目反応理論 ／ベイズ推定を含む研究件
❏心理学研究における中級程度のベイズ統計学の教授法に関する研究(19K03269)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】豊田 秀樹 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (60217578)
【キーワード】ベイズ的アプローチ / 教授学習系列 / 尤度 / 授業評価 / 自由記述データ (他18件)
【概要】本研究では、ベイズ的アプローチによる心理学に特化した教授学習系列を作成する。ベイズ的アプローチが心理学研究の一翼を担うためには、入門的教材と研究実践例をつなぐ教材が是非とも必要である。本研究では、それに相当する最初の２単位を終えた直後の２単位に相当する教授学習系列を作成する。尤度を使って現象を考えるという心理学研究のパラダイムを展開する。これは有意性検定の手続きを暗記し、当てはめ、有意水準を超えた...
❏生体情報の統計科学(15H02669)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
【キーワード】巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ (他33件)
【概要】公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった...
❏準実験と調査観察研究における因果効果の推定と教育評価への応用(18730406)
【研究テーマ】教育心理学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】星野 崇宏 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 講師 (20390586)
【キーワード】統計的因果推論 / 構造方程式モデリング / 共分散構造分析 / 項目反応理論 / ベイズ推定 (他8件)
【概要】人文社会科学での因果効果の推定において重要である「従属変数と群への割り当て変数どちらにも影響を関連のある共変量」の影響を除去する解析法の研究を昨年に続き行った。 具体的にはRosenbaumとRubinが開発した傾向スコア解析法を、昨年度の研究で潜在変数上での因果効果推定法へと改良し、発表したが(Hoshino, Kurata and Shigemasu, 2006)、「群への割り当てモデル」が正...
【数物系科学】数学：経済統計学 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
【数物系科学】数学：確率場 ／ベイズ推定を含む研究件
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
❏確率過程に対する統計推測理論の研究(16500173)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2005
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】ジャンプ / 確率微分方程式 / 統計的確率場 / 大偏差不等式 / ベイズ推定 (他15件)
【概要】1.ジャンプ型確率微分方程式のパラメータ推定問題において,ジャンプ/非ジャンプ判別フィルタを用いたM推定量の構成とその漸近挙動の研究を深化させた. 2.連蔵観測拡散過程の変化点問題において,統計量の漸近挙動に関する研究をした.観測情報量の退化による解析上の困難を回避するため,性質のよい初期推定量に基づく統計量を構成したが,その性質に関して研究を深めた. 3.統計的確率場に対する新しい大偏差型評価を...
【数物系科学】数学：漸近展開 ／ベイズ推定を含む研究件
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
❏確率過程に対する統計推測理論の研究(16500173)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2005
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】ジャンプ / 確率微分方程式 / 統計的確率場 / 大偏差不等式 / ベイズ推定 (他15件)
【概要】1.ジャンプ型確率微分方程式のパラメータ推定問題において,ジャンプ/非ジャンプ判別フィルタを用いたM推定量の構成とその漸近挙動の研究を深化させた. 2.連蔵観測拡散過程の変化点問題において,統計量の漸近挙動に関する研究をした.観測情報量の退化による解析上の困難を回避するため,性質のよい初期推定量に基づく統計量を構成したが,その性質に関して研究を深めた. 3.統計的確率場に対する新しい大偏差型評価を...
【数物系科学】数学：マリアバン解析 ／ベイズ推定を含む研究件
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
❏確率過程に対する統計推測理論の研究(16500173)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2005
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】ジャンプ / 確率微分方程式 / 統計的確率場 / 大偏差不等式 / ベイズ推定 (他15件)
【概要】1.ジャンプ型確率微分方程式のパラメータ推定問題において,ジャンプ/非ジャンプ判別フィルタを用いたM推定量の構成とその漸近挙動の研究を深化させた. 2.連蔵観測拡散過程の変化点問題において,統計量の漸近挙動に関する研究をした.観測情報量の退化による解析上の困難を回避するため,性質のよい初期推定量に基づく統計量を構成したが,その性質に関して研究を深めた. 3.統計的確率場に対する新しい大偏差型評価を...
【数物系科学】数学：仮説検定 ／ベイズ推定を含む研究件
❏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...
❏多変量推測理論の新たな展開とその応用に関する研究(21540114)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2009-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】久保川 達也 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20195499)
【キーワード】多変量解析 / 線形混合モデル / 小地域推定 / 統計的決定論 / バートレット補正 (他30件)
【概要】本研究課題では，多変量解析モデルの推定・検定・予測・変数選択など新たら推測手法の開発とそれに伴う理論展開を行った。特に，従来の手法に欠点があったり利用可能でない場合においてそれを解決する手法の開発を目指した。中でも，(1) 小地域推定の平均２乗誤差及び信頼区間の高次漸近補正，(2) 連続及び離散混合モデルにおける小地域推定のベンチマーク問題の理論展開とその応用，(3) 線形混合モデルの検定について...
【数物系科学】物理学：スペクトル分解 ／ベイズ推定を含む研究件
❏ベイズ推定を用いた固体光学スペクトル解析法の革新(16K13824)
【研究テーマ】物性Ⅰ
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】赤井 一郎 熊本大学, パルスパワー科学研究所, 教授 (20212392)
【キーワード】励起子 / コヒーレントフォノン / ベイズ推定 / 仮想計測解析 / スパースモデリング (他13件)
【概要】固体光学スペクトルの解析にベイズ推定を適用し、物理モデルの統計的妥当性と、パラメータの統計的分布を評価する方法論を確立し、以下の対象に適用した。 (1)亜酸化銅励起子系やタイプII超格子系の高密度電子・正孔・励起子共存系の光学スペクトル解析にベイズ分光法を適用し、励起子トラップポンテシャルの形成と、電子正孔液滴状態の安定化の統計的確証を得た。(2)格子振動ダイナミクスのベイズ分光では、フーリエ変換...
❏スペクトル分解のベイズ理論とその展開(24654118)
【研究テーマ】数理物理・物性基礎
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】分光学 / スペクトル分解 / ベイズ推論 / モデル選択 / 有効ハミルトニアン (他6件)
【概要】本研究の目的は，ベイズ統計の枠組みにもとづき，スペクトル分解のベイズ理論を提案することである．ベイズ統計を用いると，ピークの個数をデータから決定するモデル選択の問題を取り扱う事ができる．分光学へのベイズ統計の導入はさらなる波及効果を生む．モデル選択の枠組みは，観測データからのモデルハミルトニアンのパラメータ選択への道を開く．また計測時間の短縮から生じる光子の離散性によるノイズにも対処可能である．ま...
【数物系科学】物理学：確率論 ／ベイズ推定を含む研究件
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
❏宇宙論における人間原理に関する自然哲学的研究(13480002)
【研究テーマ】科学技術史(含科学社会学・科学技術基礎論)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】横山 輝雄 南山大学, 人文学部, 教授 (80148303)
【キーワード】人間原理 / 観測選択効果 / 終末論法 / 宇宙原理 / コペルニクス原理 (他19件)
【概要】1.「人間原理」をめぐる問題は、古代から存在していたことをギリシャ哲学にさかのぼって明らかにし、その言葉を用いないものを含めれば、問題は古代から存在していることを確認した。現在の問題状況は、直接には宇宙物理学における議論を出発点にもち、その後哲学者が議論するようになってきた経緯を論点整理とともに明らかにした。 2.「人間原理」は、「コペルニクス原理」ないし「宇宙原理」と対置されるものであるが、「弱...
【数物系科学】物理学：確率微分方程式 ／ベイズ推定を含む研究件
❏確率過程に対する漸近展開理論、統計推測理論の研究とその応用(19340021)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】解析学 / 確率論 / 統計数学 / 応用数学 / 経済統計学 (他26件)
【概要】ジャンプ型確率微分方程式に対する疑似尤度解析を構成した。連続型の確率微分方程式に対する適合型推定法に関して研究し,ソフトウエア開発における基礎を与えた。拡散構造に対する変化点問題を研究し,混合ガウス過程による極限分布の表現を得た。非同期共分散推定量(Hayashi-Yoshida estimator)の漸近混合正規性の証明を専門誌に発表した。リードラグ推定の問題を設定し,セミマルチンゲールに対して...
❏確率過程に対する統計推測理論の研究(16500173)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2004 - 2005
【研究代表者】吉田 朋広 東京大学, 大学院・数理科学研究科, 教授 (90210707)
【キーワード】ジャンプ / 確率微分方程式 / 統計的確率場 / 大偏差不等式 / ベイズ推定 (他15件)
【概要】1.ジャンプ型確率微分方程式のパラメータ推定問題において,ジャンプ/非ジャンプ判別フィルタを用いたM推定量の構成とその漸近挙動の研究を深化させた. 2.連蔵観測拡散過程の変化点問題において,統計量の漸近挙動に関する研究をした.観測情報量の退化による解析上の困難を回避するため,性質のよい初期推定量に基づく統計量を構成したが,その性質に関して研究を深めた. 3.統計的確率場に対する新しい大偏差型評価を...
【数物系科学】地球惑星科学：逆問題 ／ベイズ推定を含む研究件
❏実在・仮想データを用いた議論の論理に基づく紛争分析支援(15KT0041)
【研究テーマ】紛争研究
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-07-10 - 2019-03-31
【研究代表者】木藤 浩之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 客員研究員 (90705287)
【キーワード】議論 / 推論 / 機械学習 / ベイズ / 生成モデル (他16件)
【概要】本研究計画において合計１０本の査読付き国際論文を発表した．主要な国際研究機関によれば研究代表者が筆頭責任著者を務めるそのうちの２本の論文（IJCAI 2017, KR 2018）は推論研究の最難関の国際会議である．また別の２本の論文（Argument & Computation 2015, JLC 2017)は研究代表者の研究領域の主要な論文誌である．さらに，本研究を進めるうちに新たな本質...
❏羽田D滑走路防食管理のための数値解析援用防食モニタリング技術の開発(22560477)
【研究テーマ】構造工学・地震工学・維持管理工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2010 - 2012
【研究代表者】天谷 賢治 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (70251642)
【キーワード】維持管理工学 / 腐食数値解析 / モニタリング / 逆問題 / 腐食防食 (他8件)
【概要】本研究では上記の要請に答え問題点を克服するために羽田D滑走路に代表される巨大海洋構造物の数値解析援用防食モニタリング技術を開発した。観測方程式は,海洋構造物の形状を考慮した有限要素法計算により構成される.本推定問題は悪条件であるため,ベイズ推定のアプローチを導入する.本手法の有効性を示すために,実構造物において検証実験を実施した.この手法は,簡易な測定により,海洋鋼構造鵜物の防食状態を推定すること...
【数物系科学】天文学：モンテカルロ法 ／ベイズ推定を含む研究件
❏超並列マシンを用いた計算統計と測定技術の融合(19H04125)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】星 健夫 鳥取大学, 工学部, 准教授 (80272384)
【キーワード】超並列計算 / 計算統計 / 2次元物質 / 次世代触媒 / 全反射高速陽電子回折 (他16件)
【概要】先端的計算手法（最適化法とデータ駆動型感度解析）を用いて汎用測定データ解析プログラム2DMATを開発・公開し，次世代触媒や次世代電子デバイスなどの工学応用が期待されている２次元物質（原子数層からなる極薄膜物質）構造解析実験にて実践した．具体的には，高エネルギー加速器研究機構（KEK）低速陽電子実験施設における革新的非破壊測定実験である，全反射高速陽電子回折法（トレプト法）を対象とした．さらに，スー...
❏データ駆動科学の物性物理への展開(25610102)
【研究テーマ】数理物理・物性基礎
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】福島 孝治 東京大学, 総合文化研究科, 准教授 (80282606)
【キーワード】物性理論 / 磁性モデル / 磁化曲線 / 機械学習 / モンテカルロ法 (他14件)
【概要】本研究は、データ駆動型の研究方法を物性物理の分野で展開することである。まず磁化曲線の観測データを入力として、これまでの経験的な理論モデルの構築に機械学習の技法を援用する方法を提案した。複数の候補から適切なモデル選択が可能となった。その結果、スピン構造など実験的に観測が難しい情報へのアクセスが可能となり、その後の実験計画に役立てられるようになった。さらに、扱う系を量子系に展開するためにはベイズ最適化...
❏情報科学・計算機科学における描像の可視化に関する研究(20240020)
【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(A)
【研究期間】2008-04-08 - 2013-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ (他18件)
【概要】本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った． ...
【工学】プロセス・化学工学：マテリアルズ・インフォマティクス ／ベイズ推定を含む研究件
❏超伝導密度汎関数理論とマテリアルズインフォマティクスによる超伝導物質探索(20K15012)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】河村 光晶 東京大学, 物性研究所, 助教 (30760574)
【キーワード】超伝導密度汎関数理論 / 電子フォノン相互作用 / スピン揺らぎ / スピン軌道相互作用 / ウルトラソフト擬ポテンシャル (他9件)
【概要】超伝導転移温度の第一原理計算に当たって、計算時間のボトルネックとなる遮蔽交換積分およびスピン揺らぎ媒介相互作用の計算に関して手法開発を行い、プログラムの改良を行った。平面波を用いた第一原理計算においては制度と計算コストのバランスからウルトラソフト擬ポテンシャルや射影増強平面波(PAW)がよく使われるが、その場合には軌道の積に対して補正工が必要となることが、過去の応答関数の計算において指摘されている...
❏ベイズ推定を用いた固体光学スペクトル解析法の革新(16K13824)
【研究テーマ】物性Ⅰ
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】赤井 一郎 熊本大学, パルスパワー科学研究所, 教授 (20212392)
【キーワード】励起子 / コヒーレントフォノン / ベイズ推定 / 仮想計測解析 / スパースモデリング (他13件)
【概要】固体光学スペクトルの解析にベイズ推定を適用し、物理モデルの統計的妥当性と、パラメータの統計的分布を評価する方法論を確立し、以下の対象に適用した。 (1)亜酸化銅励起子系やタイプII超格子系の高密度電子・正孔・励起子共存系の光学スペクトル解析にベイズ分光法を適用し、励起子トラップポンテシャルの形成と、電子正孔液滴状態の安定化の統計的確証を得た。(2)格子振動ダイナミクスのベイズ分光では、フーリエ変換...
【工学】建築学：空間 ／ベイズ推定を含む研究件
❏変動性判断の神経機序―変動ある環境を克服する脳の仕組みの探究―(16H01866)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】変動性 / 不確定性 / ベイズ推定 / 空間 / 時間 (他13件)
【概要】我々の身体は，変動 (不確定性) に満ちた環境にありながら，精緻で安定した認識と行動を生成している．それが如何なる神経機序により実現されているのか？本研究は，この問題を独自に探求すべく，感覚情報の変動性に焦点をあて，脳機能測定 (fMRI, EEG, TMS) と心理物理学的測定を実施した．その結果，空間的変動性に関わる神経基盤 (外側後頭複合体) を特定し，また，時間的，空間的変動性に関わる心理...
❏身体知覚の時空間的適応性の神経機序(25242058)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】身体 / 時間 / 空間 / 知覚 / 適応性 (他21件)
【概要】本研究は，独自の心理物理学的発見に基づき，ヒトの身体知覚の時空的適応性の神経機序を探究した．機能的磁気共鳴画像法により，両手間の時間順序判断における確率論的最適化に関連する脳部位の候補を検出した．そして脳波によって関連脳部位候補の活動時間帯を推定し，経頭蓋磁気刺激による機能阻害実験を行った．これらの一連の脳機能計測の結果，事前の経験に応じて身体部位間の時間順序の判断精度を向上することに関与している...
【工学】総合工学：非線形モデル ／ベイズ推定を含む研究件
❏非線形動学的一般均衡モデルの推定およびマクロ経済分析への応用(19K01560)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】廣瀬 康生 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (50583663)
【キーワード】非線形モデル / 動学的一般均衡モデル / DSGEモデル / ベイズ推定 / 名目金利の非負制約 (他11件)
【概要】補助事業期間3年目にあたる令和3年度は、以下の3つの研究プロジェクトに取り組んだ。 まず、前年度にInternational Journal of Central Bankingからの改訂要求を受けて追加分析を進めていた論文「The Natural Rate of Interest in a Nonlinear DSGE Model」（砂川武貴氏との共著）の改訂および再投稿を行った。本論文は、名目...
❏名目金利の非負制約を考慮した動学的一般均衡モデルのマクロ実証分析への応用(26780124)
【研究テーマ】理論経済学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】廣瀬 康生 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (50583663)
【キーワード】動学的一般均衡（DSGE）モデル / 名目金利の非負制約 / 自然利子率 / 非線形モデル / ベイズ推定 (他11件)
【概要】本研究には大きく分けて二つの学術的貢献があった。（１）名目金利の非負制約の存在によって定常状態におけるインフレ率が負となる「デフレ均衡」が生じるモデルを構築し、日本のマクロ経済データを用いて推定を行うことによって、近年の日本経済の特徴を明らかにした。（２）名目金利の非負制約を考慮せずにモデルを推定すると、モデルのパラメータおよび自然利子率といった潜在変数の推定値に大きな歪みが生じることが分かった。...
❏非線形ダイナミックモデルのMCMCによる統計的推測(15500181)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】大森 裕浩 東京大学, 大学院・経済学研究科, 助教授 (60251188)
【キーワード】マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 潜在変数 / 確率的ボラティリティモデル / ダイナミックモデル / ベイジアン・アプローチ (他8件)
【概要】これまでマクロデータを用いた統計分析では、個人のもつ固有の特徴や背後に想定される(観測されない)ダイナミックな変動は、集計後には相殺されると考えられて無視されてきた。これに対して最近ではミクロデータの公開が促進されるようになり、パネルデータなどの個人に関する詳細なデータが蓄積・公開されてくると、集計前の個体のデータを用いたモデルが真の構造をより詳しく明らかにすることができるようになる。このような個...
【工学】総合工学：スパースモデリング ／ベイズ推定を含む研究件
❏ベイズ推定を用いた固体光学スペクトル解析法の革新(16K13824)
【研究テーマ】物性Ⅰ
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】赤井 一郎 熊本大学, パルスパワー科学研究所, 教授 (20212392)
【キーワード】励起子 / コヒーレントフォノン / ベイズ推定 / 仮想計測解析 / スパースモデリング (他13件)
【概要】固体光学スペクトルの解析にベイズ推定を適用し、物理モデルの統計的妥当性と、パラメータの統計的分布を評価する方法論を確立し、以下の対象に適用した。 (1)亜酸化銅励起子系やタイプII超格子系の高密度電子・正孔・励起子共存系の光学スペクトル解析にベイズ分光法を適用し、励起子トラップポンテシャルの形成と、電子正孔液滴状態の安定化の統計的確証を得た。(2)格子振動ダイナミクスのベイズ分光では、フーリエ変換...
❏生体情報の統計科学(15H02669)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】狩野 裕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (20201436)
【キーワード】巡回因果モデル / 欠測値データ解析 / メタアナリシス / 統計的因果推論 / fMRIデータ (他33件)
【概要】公刊された学術論文については9つに分類して報告することができる．その中では特に，欠測・欠損データ解析とメタアナリシスに関する研究成果および，巡回因果モデルに関する結果が顕著である．研究方法として重要な意見交換会等については，国際シンポジウム5件(学会大会での国際招待講演セッション開催を含む)および国内の中規模シンポジウム1件を組織し実施した．それぞれのシンポジウムにおける講演数は3～20件であった...
【医歯薬学】薬学：脳 ／ベイズ推定を含む研究件
❏複数の事前分布の学び分け：タイミング行動における神経基盤と心理物理学的機序の探究(22H00502)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2022-04-01 - 2026-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】タイミング / ベイズ推定 / 事前分布 / 脳 / 学習
【概要】
❏複数の事前分布の学び分け：タイミング行動における神経基盤の解明(19H01087)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】タイミング / ベイズ推定 / 事前分布 / 学習 / 脳
【概要】
❏変動性判断の神経機序―変動ある環境を克服する脳の仕組みの探究―(16H01866)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】変動性 / 不確定性 / ベイズ推定 / 空間 / 時間 (他13件)
【概要】我々の身体は，変動 (不確定性) に満ちた環境にありながら，精緻で安定した認識と行動を生成している．それが如何なる神経機序により実現されているのか？本研究は，この問題を独自に探求すべく，感覚情報の変動性に焦点をあて，脳機能測定 (fMRI, EEG, TMS) と心理物理学的測定を実施した．その結果，空間的変動性に関わる神経基盤 (外側後頭複合体) を特定し，また，時間的，空間的変動性に関わる心理...
【医歯薬学】看護学：イメージンク ／ベイズ推定を含む研究件
❏マルコフ確率場モデルによる科学技術計測イメージングデータからの潜在構造推定(25280090)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】画像処理 / ベイズ推論 / イメージング / 潜在構造 / ビッグデータ (他6件)
【概要】本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでな...
❏情報科学・計算機科学における描像の可視化に関する研究(20240020)
【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(A)
【研究期間】2008-04-08 - 2013-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ (他18件)
【概要】本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った． ...
【医歯薬学】看護学：時間 ／ベイズ推定を含む研究件
❏変動性判断の神経機序―変動ある環境を克服する脳の仕組みの探究―(16H01866)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】変動性 / 不確定性 / ベイズ推定 / 空間 / 時間 (他13件)
【概要】我々の身体は，変動 (不確定性) に満ちた環境にありながら，精緻で安定した認識と行動を生成している．それが如何なる神経機序により実現されているのか？本研究は，この問題を独自に探求すべく，感覚情報の変動性に焦点をあて，脳機能測定 (fMRI, EEG, TMS) と心理物理学的測定を実施した．その結果，空間的変動性に関わる神経基盤 (外側後頭複合体) を特定し，また，時間的，空間的変動性に関わる心理...
❏身体知覚の時空間的適応性の神経機序(25242058)
【研究テーマ】身体教育学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】宮崎 真 静岡大学, 情報学部, 教授 (30392202)
【キーワード】身体 / 時間 / 空間 / 知覚 / 適応性 (他21件)
【概要】本研究は，独自の心理物理学的発見に基づき，ヒトの身体知覚の時空的適応性の神経機序を探究した．機能的磁気共鳴画像法により，両手間の時間順序判断における確率論的最適化に関連する脳部位の候補を検出した．そして脳波によって関連脳部位候補の活動時間帯を推定し，経頭蓋磁気刺激による機能阻害実験を行った．これらの一連の脳機能計測の結果，事前の経験に応じて身体部位間の時間順序の判断精度を向上することに関与している...
【医歯薬学】看護学：糖尿病 ／ベイズ推定を含む研究件
❏統計的因果推論の形式化・自動化に向けての挑戦(16K12398)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
【キーワード】causal inference / conditional independence / formalization / cain / SSReflect (他21件)
【概要】(1) 複数の読影者から得られたクラスターテータに基づいて、2つの画像診断法に対する非劣性検定を提案し、急性くも膜下出血患者に対して実施した動脈瘤診断 法から得られたテータに本提案手法を適用し、その有効性を確認した。 (2) 複数の読影者による評価テータを統合するための多次元変量効果モテルを提案し、それに基づいた感度と特異度の推定法や、感 度と特異度の同時信頼区間の構築法を提案した。(3) 定理証...
❏擬似尤度に基づく情報量基準の構築と過分散を持つ離散データの解析への応用(25330034)
【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 - 2017-03-31
【研究代表者】汪 金芳 千葉大学, 大学院理学研究科, 教授 (10270414)
【キーワード】一般化線形モデル / conditional independence / cain / quasi-likelihood / causal inference (他29件)
【概要】(1)確率分布の代わりに、平均と分散構造のみを仮定するセミパラメトリックモデルを提案し、それに基づく一般化線形モデルの拡張を行った。また拡張されたセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデルの選択法を提案した。（２）定理証明支援系 Coq とその拡張である SSReflect を用いて，Wang(2010) で提案された代数系 Cain、とそれに基づく条件付き独立性の形式化を行った。（３）要約表基づ...
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