時空間現象データの統計モデリングと当該現象の定量的把握の研究
【研究分野】統計科学
【研究キーワード】
時空間モデリング / 時系列解析 / 環境統計 / ノンパラメトリック解析 / 森林減少 / 宇宙天気 / 確率微分方程式 / モデル選択 / 時空間統計解析 / 一般化線形モデル / ノンパラメトリック統計 / 角度分布 / environmental statistics / spatial data / stochastic process / density estimation / non-parametric test / lasso / media science / directional statistics / 時空間現象モデリング / モデル評価 / エッジワース展開 / スパースモデリング / ARXモデル / 方向分布 / 確率微分方程式モデル / 密度推定 / 非線形回帰モデル / 環境データの統計モデリング
【研究成果の概要】
時空間現象から得られる種々のデータに対する統計モデルの開発と評価を行い，当該現象の特徴を把握し,モデルの統計科学的性質を研究した．具体的な課題は次の通りである．
1) 森林被覆率を人口密度や起伏量によって説明する時間的空間的依存性を考慮した回帰モデルを提案した. 2) 太陽風の種々の物理量に関する時系列観測データを用いて磁気嵐指数を予測するモデルを提案した. 3) 地震頻度と太陽風との関連を考察し, マグニチュード4以下の全球の地震頻度は, 太陽風の影響があることを統計的に示した. 4) 確率微分方程式で記述されるモデルの母数推定について, 漸近理論を考察した.
【研究代表者】