大量かつ多様なデータのための非凸性に基づく統計モデリングと推定アルゴリズム

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分割時系列解析において、介入効果の発生タイミングが不明瞭なデータに対して、distributed lag（分散ラグ）の概念を導入することで、複雑な介入効果をモデル化することが可能になった。本手法の有効性を検証するため、Googleが公開しているCOVID-19パンデミック下における東京の人間の移動指数データを用いて、実データ解析を行った。また、本手法を広く利用するため、数値実験に使用したRコードをGitHubに公開した。以前、回帰問題に適用するために拡張されたガンマダイバージェンスの中でも、二種類の形が存在し、理論的な差異については不明であった。そこで、スーパーロバストネスを軸に、二つの回帰問題用のガンマダイバージェンスが明確に異なることを明らかにした。さらに、数値実験によって理論的な結果を裏付けた。実験に用いたRコードは一般公開されている。空間スキャン統計量と高次元回帰モデルの関連についての理論研究を行った。結果について学会でポスター発表を行った。論文化についてはこれからである。