並列タイトル等Construction of nonparametric statistical theory on Network
タイトル(掲載誌)平成27(2015)年度 科学研究費補助金 基盤研究(C) 研究成果報告書 = 2015 Fiscal Year Final Research Report
一般注記金沢大学人間社会研究域経済学経営学系
我々はネットワーク上で定義されたデータを取り扱う統計的理論を構築する。ネットワークデータは、分岐、閉路や開路等をもち、ユークリッド空間上の統計理論を適用できない。我々は、閉路や分岐のある場合も適用できる方向統計学を応用する。パラメトリックな統計理論では取り扱える問題が極めて限定されることから、ノンパラメトリック統計理論を方向統計学に導入した。先行研究では未整備であった理論的性質に関する結果を導いた。具体的には、巻き込みコーシーカーネルの漸近的性質、カーネル方向密度関数の新しいクラスの提案とその漸近的性質を導いた。方向カーネル関数のバンド幅推定法(CV法とプラグイン法)の収束レートを導いた。
We construct a statistical theory that can deal with data defined on the network.Network data has branches, closed circuits, etc. Therefore, we can not simply apply statistical theory on Euclidean space. We applied the directional statistical theory applicable to both closed and branched cases to this problem. Since parametric statistical theory is extremely limited in handling problems, we introduced nonparametric statistical theory to directional statistics. We led to a theoretical properties on directional density estimation that previous researches in this area were theoretically undeveloped. Specifically, we derive the asymptotic property of the wrapped Cauchy kernel. We proposed a new class of kernel directional density function and derived its asymptotic properties. The convergence rate of the bandwidth estimation method (CV method and plug - in method) of the direction kernel function was derived.
研究課題/領域番号:24500339, 研究期間(年度):2012-04-01 - 2016-03-31
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https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24500339/
https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-24500339/24500339seika/
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