経時データ解析手法の評価と開発

keywords.jpg経時データ,ランダム効果 

若木 宏文 

HIROFUMI WAKAKI

division.jpg理学研究科 数学専攻 確率統計講座

position.jpg教授

研究概要

研究の背景

経時データは、測定時刻も説明変数として扱うことで多変量重回帰分析を適用することができるが、観測時点数が大きい場合個体差を無視できない。個体差を反映させるモデルとして一部の回帰係数を確率変数として扱うランダム効果モデルが提案されているが、その場合正則条件と呼ばれる条件が成り立たないため、最尤法に対して通常の漸近論が適用できない。ランダム効果を含むモデルに対する漸近論の確立が必要とされる。

研究内容

ランダム効果を含む回帰モデルに対して、仮説検定統計量や未知母数の推定量の分布の漸近展開の導出、情報量基準の構築を行う。

成果

ランダム効果を持つパラレルプロファイルモデルの共分散構造に関する仮説検定統計量の分布の漸近展開を導出した。

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

このテーマに関する講演、助言などが可能である。

本研究の特徴・優位性

より精度の高い分析が可能となる

お問い合わせ