Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

ベイズ統計 / 一般化ベイズ / 状態空間モデル / 時系列データ / 空間データ / 階層モデル / ロバスト推測 / 時空間統計

本研究の目的は、大規模データ解析で見受けられる実用上の問題点に着目し、それらを解決する効果的なベイズモデリングの方法論の開発を目指している。今年度は具体的に以下のような研究に取り組んだ。
(A) 外れ値に頑健なベイズモデリング: 現実のデータには外れ値が含まれることが多く、その影響で誤った統計的推測を行ってしまう危険性がある。まず、ロバストダイバージェンスと呼ばれる分布間の尺度を用いたベイズ推測の方法論を開発し、その計算アルゴリズムの開発や理論的な性質の解明を行った。また、正規データとカウントデータの場合にそれぞれ焦点を当て、外れ値に対してロバストな確率分布を開発しその理論的な性質を明らかにした。さらにマルコフ連鎖モンテカルロ法による効率的な推定アルゴリズムも開発した。
(B) 適応的な縮小事前分布: 大規模データ内の異質な構造を適応的に捉えることが可能な縮小事前分布の方法論の開発を行った。特にカウントデータと正値データに対する縮小事前分布を新たに開発し、その理論的な性質の解明と効率的な計算アルゴリズムの開発を行った。
(C) 空間データに対する予測統合手法: 大規模空間データを用いて解釈性と精度が高い空間予測を行うため、複数の単純なモデルによる予測を空間潜在変化係数モデルで組み合わせる枠組みを提案し、変分近似法やマルコフ連鎖モンテカルロ法による計算手法を開発した。
(D) 状態空間モデルの効率計算アルゴリズムの開発: 高頻度で観測される時系列データに対して状態空間モデルを用いて高速にベイズ推論を実行するための効率的な計算アルゴリズムを開発した。さらに、分布にガンマ関数を含むクラスのモデルに対してギブスサンプラーを実行するためのアルゴリズムの枠組みも開発した。

計数データ / 時系列データ / 状態空間モデル / 逐次モンテカルロ法 / 縮小事前分布 / ロバスト統計 / 経済統計 / ベイズ統計学 / 時系列分析 / 経済統計学 / 統計数学

ウェブサイトへのアクセス数のデータに代表される、計数値のストリーミングデータの逐次分析に関する研究。次々にデータが観測される状況で、逐次的な事後・予測分布の計算が解析的に可能になるように、ポアソン・ガンマ型の共役性と呼ばれる統計的性質を活かした状態空間モデルを研究した。また、急激なアクセス数の増加に対応できるよう、当該のモデルを拡張するとともに、逐次モンテカルロ法と呼ばれる計算手法を適用できるようにした。

計数時系列データは様々な分野で見られるデータの一形態であり、本研究課題で開発・提案した統計モデルおよび分析手法が広く応用されることが期待される。また、短時間で計算を完了しなければならないという設定は、実務上よくみられる状況であり、実データに対する予測や意思決定の問題に現実的な解答を与えている点でも本研究の成果には意義がある。本研究の成果をもとに多くの研究プロジェクトが派生していることから、純粋に統計学上の問題としての意義もおおいに認められる。

データ同化 / ビッグデータ / 状態空間モデル / 交通・行動シミュレーション / アクティビティモデル / OD推計 / シミュレーション / マイニング / モニタリング・センシング / 時系列データ / 交通需要マネジメント / 交通需要予測 / 交通シミュレーション

計算機能力の進展に伴うシミュレーションの発達と合わせて，交通状態に関する様々な観測データが得られるようになってきた．両者にはいずれも長所と短所があり，これらを融合することで，より精度の高い予測や，観測が不可能な領域の交通状態の推計が可能になると考えられる．
本研究では，様々な観測データとして既存のPTだけでなく，携帯電話の基地局データ，プローブカーデータ，スマートフォンデータ，ETCなど様々なデータの活用を検討した．あわせて，行動シミュレーターや，歩行者シミュレーター，交通シミュレーターなどをこれらのデータに同化する事例を通じて，その枠組みを一般化し，交通の調査とマネジメントへの適用を示した．

【研究分担者】
小林弦矢	千葉大学	大学院社会科学研究院	准教授	(Kakenデータベース)
入江薫	東京大学	大学院経済学研究科(経済学部)	講師	(Kakenデータベース)
橋本真太郎	広島大学	先進理工系科学研究科(理)	准教授	(Kakenデータベース)
中川智之	東京理科大学	理工学部情報科学科	助教	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
室町泰徳	東京工業大学	総合理工学研究科	准教授	(Kakenデータベース)
羽藤英二	東京大学	工学系研究科	教授	(Kakenデータベース)
山本俊行	名古屋大学	未来材料・システム研究所	教授	(Kakenデータベース)
小根山裕之	首都大学東京	都市環境科学研究科	教授	(Kakenデータベース)
福田大輔	東京工業大学	理工学研究科	准教授	(Kakenデータベース)
布施孝志	東京大学	工学系研究科	准教授	(Kakenデータベース)