近似的同一性の検定を実際のデータに適用するための研究

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近似的同一性の検定は、Majorization不等式を用いてある確率不等式を証明したことにより、検定問題として適用することが可能になった。この観点に立って、実際のデータを解析する事を試みた。また、より多くの状況で一般的にこの手法をデータに適用するために、理論的に検討を加えた。特に、最大の問題である「ずれεの設定」(近似的に同一と見なせるずれの設定)を検討した。具体的には、医薬品開発の場面で、前臨床試験としての小核試験データに対して解析を試みた。その結果、ずれεの設定の問題は残るとしても、従来の誤った仮説に基づく解析と比べて、ロバストな検定になっていることが分かった。また、現実には上記の状況では「ベータ2項分布」を仮定した解析方法が行われているが、その解析法の悪さ加減についても比較健闘した。現在、この解析プログラムを公開可能な形に修正中で、今回購入した計算機をネットワークサーバとして設定した後に、これに公開する準備を進めている。この研究の成果は、種々の学会や研究会で発表され、既にいくつかの論文として国内外で掲載され評価を受けている。