著者

内田 雅之 吉田 朋広 増田 弘毅 深澤 正彰

出版者

大阪大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2012-04-01

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拡散型確率過程のサンプリング問題を研究した.高頻度データを用いて確率微分方程式のパラメトリック推測を行う際に,疑似最尤推定量の導出が重要であるが,その推定量を効率よく算出するために,ベイズ型推測と最尤型推測の利点を活用したハイブリッド型推測法を開発し,その数学的正当化を行った.大規模数値実験によって提案手法の有効性の実証を試み,エルゴード的拡散過程や微小拡散過程に対して,ハイブリッド型推定量の漸近挙動が安定していることを確認した.提案手法は上記のモデルだけでなく,一般のモデルに対して適応可能である.また,レヴィ駆動型確率微分方程式の統計推測および高頻度データ解析への応用について研究した.

著者

内田 雅之 川上 正 川上 志保 永田 雅彦

出版者

日本獣医皮膚科学会

雑誌

獣医臨床皮膚科 (ISSN:13476416)

巻号頁・発行日

vol.23, no.4, pp.185-188, 2017 (Released:2017-12-20)

参考文献数

13

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9歳齢,避妊雌のミニチュア・シュナウザーが,幼少より夏を中心に悪化する躯幹の痒みで当院紹介受診となった。ほぼ全身に鱗屑,丘疹,紅斑,脱毛とともに汗と思われる湿潤が認められた。皮膚伸展指数は16.6%であった。毛検査,皮膚掻爬検査で特記すべき異常はなく,皮膚生検で著しく拡張したアポクリン汗腺,毛包の萎縮,淡染色性の真皮結合織に不規則な配列が認められた。支持組織の脆弱性による汗腺の拡張と多汗を疑い,犬の骨関節疾患治療薬であるポリ硫酸ペントサンナトリウムで治療したところ,湿潤と痒みが略治した。

著者

西井 龍映 小西 貞則 坂田 年男 秦 攀 二宮 嘉行 増田 弘毅 田中 章司郎 二宮 嘉行 増田 弘毅 田中 章司郎 清水 邦夫 江口 真透 内田 雅之

出版者

九州大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2007

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超高次元データにも適応可能な分類手法が近年求められている.そこで柔軟な判別境界を表現できて過学習となりにくいbagging型AdaBoostを提案した.また地球環境空間データの解析のため,空間依存性をマルコフ確率場でモデル化し,森林被覆率の判別問題や回帰問題,土地被覆割合の推定手法を考察した.なお統計モデル選択のための情報量基準についての専門書を出版した.

著者

柳川 堯 小西 貞則 百武 弘登 内田 雅之 二宮 嘉行 川口 淳 長山 淳哉 野中 美祐

出版者

久留米大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2003

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高次因果モデリングの有力な手法として、グラフィカルモデリングが提案されているが、連続変量の場合多次元正規分布が仮定されており、制約的でしかも線形関係だけが対象とされている。これを、高次非線形因果モデリングに拡張することを狙って順位相関係数を利用する理論を発展させ手法を開発した。また、分担者の協力を得てその計算アルゴリズムを開発しシミュレーションを行いその有効性を評価した。さらに、共同研究者から提供されたデータに適用し乳幼児の甲状腺機能、免疫機能に与える環境汚染物質のインパクトを明らかにした。その他、潜在構造モデルを用いる離散型変数、連続型変数混在の場合のグラフィカルモデリング、時系列データに関するグラフィカルモデリング、ノンパラメトリック共分散分析のグラフィカルモデリングに関して分担者と共同研究を行い、いくつかの価値ある結果を得た。これに関する基礎研究においても、以下のような成果をえた。・超高次元データから有益な情報やパターンを抽出するための手法開発に取り組み,基底展開法を用いた次元圧縮と圧縮したデータ集合に基づく識別・判別問題を定式化し,新しい解析手法を提唱した.開発した解析手法をシステム工学,生命科学の分野の問題に応用し,その有効性を立証した.・繰り返し測定値に対する非線形モデルのパラメータの関数について、コントロールとの多重比較のための同時信頼区間の近似を与え、その精度をシミュレーションにより検証した。・小さな拡散をもつ拡散過程に従う離散観測データから,未知のドリフトパラメータを推定する研究を行った.具体的には,条件付き期待値をIto-Taylor展開を用いて近似することにより近似マルチンゲール推定関数を構成した.それから得られる推定量が非常に弱い条件の下で漸近有効性をもつことを証明した.

著者

内田 雅之

出版者

一般社団法人 日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.51, no.2, pp.245-273, 2022-03-03 (Released:2022-03-10)

参考文献数

105

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離散観測データに基づく確率微分方程式モデルのハイブリッド型推定法および確率偏微分方程式モデルの適応的推定法について考察する.離散観測データを用いて確率微分方程式モデルの最尤型推定量を求める際に,疑似対数尤度の最適化を成功させるためには適切な初期値が必要である.初期値として縮約データおよび間引きデータを用いた初期ベイズ型推定量を導出して,その初期ベイス型推定量を用いて最尤型推定量を求める.この推定量をハイブリッド型推定量とよぶ.初期ベイズ型推定量とハイブリッド型推定量の漸近的性質について示し,数値シミュレーションによって初期ベイズ型推定量とハイブリッド型推定量の漸近挙動について検証する.次に,高頻度時空間データを用いて微小撹乱パラメータをもつ2階線形放物型確率偏微分方程式モデルのパラメータ推定問題を取り扱う.確率偏微分方程式モデルの未知パラメータの適応的推定量を導出し,得られた推定量の漸近的性質について考察する.さらに,大規模数値シミュレーションにより,適応的推定量の漸近挙動を検証する.