Studies on statistical inference for ultra-high dimensional semiparametric models

2022年度においては，超高次元線形分位点回帰モデルの前進型の説明変数スクリーニング法に関する研究論文が改訂後，国際誌に掲載予定となった．また日本統計学会の特集号より招待された，高次元Cox回帰モデルなどに関する解説論文も改訂後に掲載済となった．詳細は以下の通りである．超高次元データの統計解析を行う場合，計算上の必要より，標準的な高次元データ解析手法の前に，説明変数を一定数にまで減らす，説明変数のスクリーニングが必要であり，これまで様々なスクリーニング法が提案，研究されてきた．また段階的にスクリーニングを行うことの必要性も研究者間の共通認識となっており，なかでもモデルを利用する前進型の説明変数スクリーニング法は，モデルの情報を活用しかつスクリーニング一致性を持ち，さらにこれまでの研究のシミュレーション結果などにより，誤選択率も低いことが知られている．線形分位点回帰は標準的な手法にも拘わらず，前進型の説明変数スクリーニング法に関する研究がほとんどなく，今回国際共同研究により，超高次元線形分位点回帰モデルの前進型スクリーニング法に関して，理論面，数値面で研究を進めて得られた研究成果“Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models” は改訂後，査読付き国際学術誌Annals of the Institute of Statistical Mathematicsに掲載予定となった．日本統計学会和文誌特集号より招待された，Cox回帰モデルを含めた高次元生存時間データに関する統計解析についての主要な研究結果の解説論文“高次元Cox回帰モデルの統計的推測について”も，改訂後に掲載済となった．この論文は，大変重要な研究テーマに関する日本語による唯一の解説論文である．

2022年度においては，超高次元線形分位点回帰モデルの前進型の説明変数スクリーニング法に関する研究論文が改訂後，国際誌に掲載予定となった．また日本統計学会の特集号より招待された，高次元Cox回帰モデルなどに関する解説論文も改訂後に掲載済となった．詳細は以下の通りである．超高次元データの統計解析を行う場合，計算上の必要より，標準的な高次元データ解析手法の前に，説明変数を一定数にまで減らす，説明変数のスクリーニングが必要であり，これまで様々なスクリーニング法が提案，研究されてきた．また段階的にスクリーニングを行うことの必要性も研究者間の共通認識となっており，なかでもモデルを利用する前進型の説明変数スクリーニング法は，モデルの情報を活用しかつスクリーニング一致性を持ち，さらにこれまでの研究のシミュレーション結果などにより，誤選択率も低いことが知られている．線形分位点回帰は標準的な手法にも拘わらず，前進型の説明変数スクリーニング法に関する研究がほとんどなく，今回国際共同研究により，超高次元線形分位点回帰モデルの前進型スクリーニング法に関して，理論面，数値面で研究を進めて得られた研究成果“Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models” は改訂後，査読付き国際学術誌Annals of the Institute of Statistical Mathematicsに掲載予定となった．日本統計学会和文誌特集号より招待された，Cox回帰モデルを含めた高次元生存時間データに関する統計解析についての主要な研究結果の解説論文“高次元Cox回帰モデルの統計的推測について”も，改訂後に掲載済となった．この論文は，大変重要な研究テーマに関する日本語による唯一の解説論文である．