計算機統計学
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原著論文
  • 錦織 護直, 下川 朝有, 宮岡 悦良
    2020 年 33 巻 2 号 p. 77-90
    発行日: 2020年
    公開日: 2021/09/18
    ジャーナル フリー
     教師なし学習を用いた異常値検知の手法として, ランクに基づく異常値検知アルゴリズム (RBDA) がある. RBDAを用いて異常値検知を行う際, 予めあるハイパーパラメータを指定する必要があるが, この与え方によって異常値の検出精度が大きく変わることが知られている. しかし, 教師なしのデータに対してはこの値をデータから指定することが難しいという問題がある. そこで, 本研究ではこの問題に対処するためアンサンブル法の適用について提案する. シミュレーション及び実データ解析を通して, 提案する手法の様々な状況下における精度を比較, 検討した. シミュレーションの結果から提案した手法の精度が通常のRBDAの精度よりも, 上回る場面が多く見られた. また, ハイパーパラメータの設定を大きく外したときのRBDAの精度のように著しく損なわないことがわかった.
総合報告
  • 梶西 将司, 石岡 文生, 栗原 考次
    2020 年 33 巻 2 号 p. 91-105
    発行日: 2020年
    公開日: 2021/09/18
    ジャーナル フリー
     近年, 多くの分野で空間データ (地理的な位置情報を有するデータ) を用いた解析が行われており, 中でも空間疫学の分野では盛んに研究が行われている. 本研究では, 疾病の罹患や死亡の危険度を表すリスクの指標を計算するとともに, それらの結果を地図上に可視化できるソフトウェアをRのshinyパッケージを用いて開発した. これにより, 対話的な操作を行いながら, リスク指標の分布の様子を空間的に捉えることが可能となった. さらに本ソフトウェアでは, リスクの高い地域が, ある特定の地域に集積しているか否かを評価するために, 空間集積性の検定を行う機能も実装している. 本論文では, 死亡のリスク指標, 空間集積性の検出について述べるとともに, これらの解析を統合的に行うことのできる我々の開発したソフトウェアについて紹介する.
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