組合せ代数的手法によるビッグデータ時代の統計的推測理論と推測アルゴリズムの研究
【研究分野】統計科学
【研究キーワード】
グラフィカルモデル / 計算代数統計学 / 計算機統計学 / マルコフ基底 / 正確検定 / 分割表 / 空間疫学 / 因子分析 / 因子分析モデル / 識別可能性
【研究成果の概要】
非巡回有向グラフが定義し、潜在変数を1つ含むような、因子分析型のガウスグラフィカルモデルの識別可能性について、先行研究で得られている十分条件を大きく改良する、有用な組合せ論的な十分条件の導出を行った。また、この一部の結果の離散のグラフィカルモデルの識別可能性への拡張を行った。
また、空間疫学モデルのホットスポット検出の多重性調整p値の正確計算アルゴリズムを、グラフ理論を用いて改良し、実データを用いてその有用性を確認した。
【研究代表者】