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Studies on statistical inference for ultra-high dimensional semiparametric models

超高维半参数模型统计推断研究

基本信息

批准号：
20K11705
负责人：
本田敏雄
金额：
$ 2.08万
依托单位：
Hitotsubashi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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．

In the year 2022, the ultra-high dimensional quartile returned to the advanced quartile. After the revision of the literature on the study of the method, the National Journal Journal predicted that there would be a lot of money. The Japanese Statistical Society has a special set number to entertain the audience. The higher-dimensional Cox returns the data in the first place, and after the text is modified, the following data is available. The statistical analysis of the super-high-dimensional data is calculated on the basis of the calculation of the "necessary", the standard "high-order", the "number", the "necessary". In this paper, the proposal of the law is proposed and studied. The researchers share a common understanding of the need for a common understanding of the relationship between researchers and the use of advanced statistics to maintain the consistency of the information system. The results of the study show that the results show that the selection rate is low, and the selection rate is low. The manipulation of the standard for quantile return is limited, and the advanced method shows that the results show that the results are not correct, and the selection rate is low. The ultra-high dimensional quartile is used to analyze the results of the research. After the revision of the research results "Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models", the Japanese Statistical Society and the special set number of the Japanese statistical society entertain the Annals of the Institute of Statistical Mathematics. The main results of the study on the statistical analysis of the high-dimensional survival time of the high-dimensional Cox data are related to the statistical analysis of the high-dimensional survival time of the high-dimensional Cox. The results of the main research results of the article "High-dimensional Cox regression Statistics of the High-dimensional Renewal data" are revised after the revision. This is the only article that has been published in Japan.