スズキ　ジョウ   Joe Suzuki   鈴木　讓    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   教授
研究期間	2018/04/01～2023/03/31
研究課題	連続変量を含む相互情報量の推定と、グラフィカルモデルの構築への応用
実施形態	科学研究費補助金
研究委託元等の名称	日本学術振興会
研究種目名	基盤研究(C)
研究機関	大阪大学
研究者・共同研究者	鈴木 譲
概要	本研究では、多変量のデータから、変数間の依存関係の強さを評価し、事後確率を最大とするグラフィカルモデルを構築する問題を考察している。そのために、連続値を含む、離散でも無限個の値を取るといった一般の2変数に関する相互情報量の推定方法を検討した。本年度は、交絡の存在を許容する因果探索(連続変数の場合)、交絡の存在を許容する因果探索(離散変数の場合)、ベイズ測度を求めるための事前確率に関する研究の3課題を検討した。現在までに、2.に関して、以下のを出版することができた。 <BR> 1. J. Suzuki, Y. Inaoka, "Causal order identification to address confounding: binary variables", Behaviormetrika (1): 1-17, 2021年7月 <BR> この他、関連研究として、3論文を出版した。
PermalinkURL	https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11192