経時データに対する統計モデリングと頑健なモデル選択手法の開発

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP25K21164 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
25K21164
Research Category
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Basic Section 60030:Statistical science-related
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2025-04-01 〜 2030-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
4,030,000 Yen (Direct Cost: 3,100,000 Yen Indirect Cost: 930,000 Yen)

Research Abstract

統計手法に関する理論の多くは、データがある確率分布に従う標本の実現値であるとした上で様々な仮定を置くが、現実の分析では仮定から逸脱したデータが散見される。他から大きく離れた値を取る「外れ値」や、推定・選択対象となる母数が非常に多い「高次元設定」等がその代表的なものである。本研究課題では、こういった問題と強く関連する「経時データ」に対するモデル選択を中心に、選択における頑健性を数理的に示し、問題に応じて適切な規準を導くことで、統計学の需要が分野を問わず高まり続けデータが膨大・高次元化した現代において、多様化した問題設定に沿った諸分野の結論を安定的に・頑健に導くモデル選択手法の確立を目指す。

Related Articles

See more

Related Data

See more

Related Books

See more

Related Dissertations

See more

Related Projects

See more

Related Products

See more

Keywords

Details 詳細情報について

Back to top