Sparse contingency table analysis and its application

稀疏列联表分析及其应用

基本信息

批准号：
20K03756
负责人：
田畑耕治
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Tokyo University of Science
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 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

・正方分割表の解析において、対称性からの尺度がいくつか提案されている。これらの尺度は、部分尺度の重み付きの和として表現されている。我々は、この部分尺度に注目し、これまでよりも詳細な解析が可能となる尺度の提案を行なった。この他にも、独立性からの逸脱を測る尺度、対称性からの逸脱の方向性を考慮した尺度、条件付き部分対称性からの隔たりを測る尺度、局所周辺同等性からの隔たりを測る尺度について研究した。・順序カテゴリ正方分割表の解析において、種々の対称性・非対称性のモデルに対する情報理論的性質について研究し、レビュー論文にまとめた。また、新しい連関モデルを提案し、その性質を論文にまとめた。これらの結果は、これまでの先行研究を含む意味での一般化となっている。・2022年度も引き続き、標本数とともにセル数も大きくなる漸近論（高次元漸近論）を用いた適合度検定について研究を行った。特に、正方分割表解析における対称性の検定問題に対して、高次元漸近理論の下での検定統計量の漸近分布の導出について研究を行った。離散項の評価が一番の課題となっており、これについてはさらなる調査・検証が必要と考えられるため2023年度も引き続き検討する。・2022年度も引き続き、無視できない欠測を含む2x2分割表に関する研究を行なった。これまでの研究成果をまとめプレプリントをarXivに掲載した。現在は、欠測メカニズムごとに開発された各種方法論との比較、さらなるシミュレーションシナリオの追加を行っている。さらに、ベイズ統計学的手法を取り入れた方法についても現在検討中である。

- 在平方偶性表的分析中，已经提出了一些来自对称性的措施。这些措施表示为分量表的加权总和。我们专注于该子量表，并提出了一个比以前更详细的分析的量表。还针对测量独立性的偏差，考虑与对称性的偏差的方向，测量与条件性质的分离的措施以及测量与局部外围等价的分离的措施的措施也进行了其他研究。 - 在分析有序类别的方形表表中，对各种对称性和不对称模型的信息理论属性进行了研究，并在审查论文中进行了编译。我们还提出了一个新的链接模型，并在论文中总结了其属性。这些结果是从某种意义上说明的。・在2022财政年度，我们继续使用渐近理论（高维渐近理论）研究拟合的测试，这增加了样品数量的细胞数量。特别是，对于平方抗性表分析中的对称测试问题，我们研究了在高维渐近理论下测试统计量的渐近分布的推导。离散术语的评估是第一问题，认为这是必要的进一步调查和验证，因此我们将继续在2023财年中考虑它。-在2022财年，我们继续对2x2合并表进行研究，包括缺少无法忽视的缺失观察结果。到目前为止，我们的研究结果的预印象已在ARXIV上发表。当前，我们将其与针对每个缺失机制开发的各种方法进行了比较，并添加了进一步的仿真方案。此外，目前正在研究纳入贝叶斯统计方法的方法。