• 研究代表者: 松井 秀俊（九州大学 数理科学研究院 助教)
• 連携研究者: なし

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各個体が時点や位置などに応じて複数の観測値を得た形式のデータは「繰り返し測定データ」と呼ばれています。 複数地点での年間の気温変化や、患者の薬効の通院ごとの時間変化などがこれに相当します。 繰り返し測定データに対する有効な解析手法の一つである関数データ解析は、離散時点で観測されたデータを関数化処理し、得られた関数をデータとして扱う解析方法であり、この方法を適用することで繰り返し測定データ解析における問題点を解消できる上、より安定したモデリングが可能になります。 本研究では、この関数データを用いた統計モデルを構築することで、繰り返し測定データに内在する複雑な構造を明らかにすることを目的としています。例として、関数データに基づく回帰分析を行うことで、経時観測データ間の関係を定量化したり，その関連の中で必要・不要な情報を自動的に取捨選択できるようになります。