Spatio-temporal risk models for Hiroshima and Nagasaki exposures by Fused-lasso

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本研究では，広島・長崎の原爆放射線被爆のリスク分析を行うための時空間統計解析モデルを作成している．当該年度においては，それまでに蓄積した知識を集約し，ロジスティック回帰分析とポアソン回帰分析についてモデルを作成し，推定アルゴリズムを提示した上，データ分析のためのプログラムの作成を行った．またこれらのモデルを用いてデータ分析を行う際には，いくつかの候補のモデルの中から最もよいモデルを選ぶモデル選択という統計手法が不可欠であり，その手法の1つであるマローのCp基準についての研究を行った．研究成果については，論文を作成し，学会や研究会にて発表を行った．時空間統計解析モデルを実データに応用した際に，時空間の分析結果を視覚化する必要がある．近年，地理情報システム（GIS）の発展により，視覚化の技術が進み，標高を含んだ3D地図上に時空間統計解析結果を視覚化できるようになった．標高については，例えば山の裏側などはシェルターとして原爆被害を弱める影響があったことから，3D地図データを用いた被爆リスク分析結果の視覚化は大変有意義であると考えている．よって，GISを本研究で使用するため，地理分析ソフトであるArcGISの使用について重点的に学び，使用するためのスキルを身に着け，現在も講習会や研究会に参加してスキルアップを図っている．3月には原爆被爆リスクや医療データを分析した統計学の応用研究や，fused Lassoやモデル選択に関連する研究など，本研究にまつわる有識者との研究集会を開催した．会場は広島大学を利用し，準備は広島大学に所属する分担研究者が中心となって担当した．研究集会では活発な議論が交わされ，また研究集会後も研究の先を見据えたさらなる研究の発展や，広島大学での被爆リスクの分析の状況等について情報交換を行った．