ヤマムラ　マリコ   Mariko Yamamura   山村　麻理子    所属   追手門学院大学  理工学部 数理・データサイエンス学科    職種   准教授
研究期間	2020/04～2025/03
研究課題	Fused-lassoによる広島・長崎の被爆に関する時空間リスク推定モデルの開発
実施形態	科学研究費補助金
研究委託元等の名称	独立行政法人 日本学術振興会
研究種目名	小区分60030:統計科学関連
研究機関	公益財団法人放射線影響研究所
代表分担区分	研究代表者
研究者・共同研究者	山村 麻理子,柳原 宏和,小田 凌也,大石 峰暉,福井 敬祐
概要	研究の2年目，令和3年度はコロナの影響が続き，在宅での研究やオンラインの学会が多い1年であった． 13th International KES Conferenceというオンライン国際会議において，Spatial Data Analysis and Sparse Estimationというセッションの議長を務め，fused-lassoを用いたモデル，最適解を求める際に必要となる座標降下法や情報量規準，及び統計ソフトを用いた分析プログラムに関する研究を発表した．これらは我々が取り組む時空間統計解析モデルの作成において必要となる統計学の研究である．有識者からの助言により研究の修正点や課題などが見つかり，fused-lassoの推定精度を向上させることができた．また，スパース推定全体を通したデータへの応用技術を学ぶことで，研究の発展に繋がった．fused-lassoには多くのlassoの仲間があり，スパース推定とはこれらを総称したものである．その他に統計関連学会連合大会など計12件の発表を行い，雑誌論文は本研究に直接的または間接的に関わるものを合わせて計13件作成した． 本研究は，教科書となる専門書籍よりも内容が複雑である．そこで研究内容をいかに分かりやすく説明するかに尽力した．具体的には，開発した統計手法を正しく，美しい数式で表し，分かりやすい発表に努めた．さらに，分析用のプログラムを統計ソフトのRで作成し，入手したデータを分析できるように加工し，得られた分析結果を視覚的に分かりやすく，美しく示す技術の向上に努めた．これらは寿命調査のデータを分析する際に必要となる技術である．研究が積み重ねられていく過程において，数式やプログラムを正しく，美しく作成することは，後に続く研究発展への貢献となり重要である．
PermalinkURL	https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04151