Statistical prediction, causation, incomplete data analysis and foundation of sciencee

统计预测、因果关系、不完整数据分析和科学基础

• 批准号: 22300096
• 负责人: KANO YUTAKA
• 金额: $ 11.4万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22300096/
• 关键词: shared-parameter モデル; 統計的因果推論; 無視できない欠測; NMAR; LiNGAM; 潜在交絡変数; 2重中途打ち切り; 因果と予測; 高次元データ; 大量欠測; 潜在変数モデル; 人口データ解析; 統計教育; 無視可能性; 欠測値問題とMAR; 補助変数; 交絡変数; リスク; ランダムな欠測; 因果と欠測; NMARness; Approximate Population Bias; ベイズ推測; 推定方程式の不偏性; 強い意味で

Analysis of incomplete data has been troublesome both theoretically and practically. In particular nonignorable missingness has been a serious issue in statistics. An alternative perspective of the theory of missing data analysis is to provide an insightful view of statistical causal inference. Some notable research outcomes include development of the analysis of doubly censored data, a new method of exploring causal structure for data with latent confounders via the LiNGAM approach, incomplete data analysis with a shared-parameter model and development of the EM algorithm with constraints.

不完全数据的分析一直是理论和实践上的难题。特别是不可否认的失踪一直是统计学中的一个严重问题。缺失数据分析理论的另一个视角是提供一个有见地的统计因果推断的观点。一些显着的研究成果包括双删失数据的分析，通过LiNGAM方法，不完全数据分析与共享参数模型和EM算法的约束条件下，探索数据与潜在混杂因素的因果结构的新方法的发展。

项目成果

Constrained EM algorithm with projection method

• DOI: 10.1007/s00180-011-0285-x
• 发表时间: 2011-10
• 期刊: Computational Statistics
• 影响因子: 1.3
• 作者: Keiji Takai

死亡者統計データに基づく限界寿命の推定

根据死亡率统计数据估算边际寿命

• 作者: Kuriu T;Yanagawa Y;Konishi S;中矢 徹・磯崎郷平・森川耕輔・狩野 裕
• 通讯作者: 中矢 徹・磯崎郷平・森川耕輔・狩野 裕

大量欠損データに対する因子分析モデルの最尤推定

大量缺失数据因子分析模型的最大似然估计

• 作者: 成清公弥;増田明;染矢菜美;塩田昇;薄田芳裕;粟生修司;廣瀬慧，金順暎，狩野裕，吉田学，今田美幸，松尾真人
• 通讯作者: 廣瀬慧，金順暎，狩野裕，吉田学，今田美幸，松尾真人

Effect of Violation of the Normal Assumption on MI and ML Estimators in the Analysis of Incomplete Data

• DOI: 10.1080/03610926.2013.819920
• 发表时间: 2015-02
• 期刊: Communications in Statistics - Theory and Methods
• 作者: S. Hojo;Michio Yamamoto;Y. Kano

A simple modification of the Box and Cox transformation to scale stability and invariance

对 Box 和 Cox 变换进行简单修改以实现尺度稳定性和不变性

• DOI: 10.5183/jjscs.1005001_187
• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal of the Japanese Society of Computational Statistics
• 作者: Hamasaki T;Sugimoto T;Kim SY
• 通讯作者: Kim SY