平成28（2016）年度　一般研究１実施報告書

課題番号	28−共研−1026	分野分類		統計数理研究所内分野分類		h
				主要研究分野分類		3
研究課題名	海洋多様性データ解析のための学習推論の方法
フリガナ 代表者氏名	エグチ シントウ 江口 真透		ローマ字		Eguchi Shinto
所属機関	統計数理研究所
所属部局	数理・推論研究系
職　　名	教授

研究目的と成果（経過）の概要

生態系の健全性・頑健性を評価する指標の創出を行った．限られた情報源を利用して生態系の健全さ等を予測する機械学習手法の構築をした．公開データベースを利用して，資源状態の良し悪しを評価するために，非対称ロジスティック回帰モデルを開発したがさらに傾向スコアーを利用した2重頑健性を持つ方法を開発した．また，日本と世界の漁業資源の比較を行い，日本の漁業資源の特徴を明らかにした．
　

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Okamura, H., Ikeda, S., Morita, T., & Eguchi, S. Risk assessment of radioisotope contamination for aquatic living resources in and around Japan. (2016). Proceedings of the National Academy of Sciences, 113.14 (2016) 3838-3843.

A.Notsu and S. Eguchi. Robust clustering method in the presence of scattered observations. Neural Computation (2016) 28 (6), 1141-1162.

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研究参加者一覧
氏名	所属機関
市野川 桃子	水産総合研究センター
岡村 寛	独立行政法人 水産総合研究センター 中央水産研究所
小森 理	福井大学