Development of the analysis of longitudinal data via functional data analysis

通过功能数据分析开发纵向数据分析

• 批准号: 19K11858
• 负责人: 松井 秀俊
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: Shiga University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K11858/
• 关键词: 統計的モデリング; 関数データ解析; スパース推定; 空間データ分析; 半教師あり学習; モデル選択

１つの観測個体が時間等の経過に伴い繰り返して計測されたデータに対するモデリングについての研究を進めた。本年度は、関数データに基づく回帰モデルだけでなく、関数データの分類や、空間上で観測されたデータに対する分析方法についても検討した。施設園芸栽培により生育されたトマトの収穫量と環境要因との関係を関数回帰モデルを用いて表現し、観測データに基づいてその関係性を明らかにする方法について検討した。データを分析することで、どの季節において、何日前の環境要因がその日の収穫量と関連しているかについて考察した。得られた結果について、論文として投稿した。説明変数が関数データとして与えられた関数回帰モデルの推定において、説明変数のどの時点で目的変数と関連するかを明らかにする方法はドメイン選択とよばれる。本研究では、説明変数が複数与えられた関数線形モデルに対してスパース推定を用いてドメイン選択を行う方法を導出した。また、多変量関数データの分類に部分空間法を適用した方法についても検討を行った。加えて、近年機械学習の分野で確認されている二重降下現象が関数回帰モデルにおいても確認できるかを検証しており、その性質について検討中である。さらに、空間上で得られた関数データから、未観測地点の関数を予測する関数クリギングとよばれる方法において、パラメータをスパース推定する方法を検討している。以上の内容を論文として執筆しており、一部は論文誌へ投稿中である。関数データ解析以外の研究として、半教師あり学習において、２群のデータのうち一方の群が偏って観測された際に、より精度よく分類を行うための方法を提案した。当該研究を論文化したものは、論文誌に採択された。

1. In the second half of the year, there has been an increase in the number of people who have been returned to China during the last two years. For the current year, we have received information on the basis of data collection, the classification of data, and the method of analysis in space. It is necessary to use a variety of methods to determine the number of environmental factors in the environment. in the environment, it is necessary to use the monitoring system to determine the number of environmental conditions. We need to make an analysis of the weather, the weather in each season, and the date before which the environment will be inspected due to the daily forecast. The results show that you need to submit your contribution. To determine the number of times to determine the number of times and the number of times to determine the number of times, the number of destinations, the number of times, the number In this study, the number of data, the number of copies and the number of data in this study are presumed to be inferred by using the method of selecting the number of rows. Multi-volume and multi-volume data are classified and partially empty methods are used to determine the accuracy of the operation. In recent years, the mechanical engineering field has confirmed that the number of symptoms has been reduced twice as a result of the increase in the number of mechanical devices in recent years. The number of miles in the air, the number of locations in the space, the number of stations in the space, the number of locations in the space, The content of the above is related to the implementation of the article and the submission of an article. In addition to the analysis of the number of students, the study of the students, the students of the two groups of students, the students of the two groups of students, the accuracy of the study, the classification of the accuracy, the classification of the methods, and the proposed methods. When it is time to study the discussion of culture, culture and literature.

项目成果

関数回帰分析

函数回归分析

• 发表时间: 2019
• 作者: Matsui;H;新井仁智，三角俊裕，松井秀俊，小西貞則，前園宜彦;松井秀俊，持田恵一;松井秀俊，山本倫生，荒木由布子
• 通讯作者: 松井秀俊，山本倫生，荒木由布子

関数データにおける変数選択と時系列・空間データ解析

函数数据和时间序列/空间数据分析中的变量选择

• 发表时间: 2019
• 作者: Matsui;H;新井仁智，三角俊裕，松井秀俊，小西貞則，前園宜彦;松井秀俊，持田恵一;松井秀俊，山本倫生，荒木由布子;松井秀俊
• 通讯作者: 松井秀俊

多変量解析

多变量分析

• 发表时间: 2023
• 作者: Matsui;H;新井仁智，三角俊裕，松井秀俊，小西貞則，前園宜彦;松井秀俊，持田恵一;松井秀俊，山本倫生，荒木由布子;松井秀俊;松井 秀俊
• 通讯作者: 松井 秀俊

データサイエンスと機械学習

数据科学和机器学习

• 发表时间: 2022
• 作者: D.P.Kroese;金森 敬文
• 通讯作者: 金森 敬文

統計モデルと推測（データサイエンス入門シリーズ）

统计模型和推理（数据科学入门系列）

• 发表时间: 2019
• 作者: 竹村 彰通;姫野 哲人;高田 聖治;和泉 志津恵;市川 治;梅津 高朗;北廣 和雄;齋藤 邦彦;佐藤 智和;白井 剛;田中 琢真;槙田 直木;松井 秀俊;松井秀俊，小泉和之 (著)，竹村彰通 (編)
• 通讯作者: 松井秀俊，小泉和之 (著)，竹村彰通 (編)