平成12（2000）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	12−共研−2004			専門分類		1
研究課題名	検証のための統計推測へ向けて
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	統計基礎研究系
職　　名	教授
所在地
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配分経費	研究費	0千円	旅　費		0千円		研究参加者数	18　人

研究目的と成果（経過）の概要

『検証のための統計推測に向けて』
統計的方法論は目的によって二つに大別され,検証的および探索的と呼ばれる。探索的方法の中にグラフィカ
ルモデル,データマイニング,知識発見などがあり,活発な展開が成されている。特に情報科学の分野(人工
知能,データベース),認知科学の分野(計量心理学,ニューラルネットワークス)において,新しい観点か
らの提案がなされ,膨大な方法,アルゴリズム実装が行われている。
　観察研究や実験研究においては,ランダム化の失敗によって仮定されたモデルの乖離が生じるが,これによ
ってもたらされる様々なバイアスが,統計推測の性能に限界をもたらしている。
　本研究では,この観察バイアスの問題について,品質管理や臨床医薬に係わるデータについて深い洞察,知
見を持つ研究者が集まり,相互理解を深め,総合的な討論を行うことを目的としている。究極的な目標は探索
的データ解析から検証的な推測論へつなげる実用的な統計的方法の開発である。特に因果関係ダイアグラムを
利用する推論は今後,統計推論の中で強力な道具として展開されると予想し,因果推論のためのグラフィカル
モデルの勉強会を行った。

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）

[1]Amisaki,T.and Eguchi,S.A comparison of methods for estimating individual pharmagokinetic para-
meters.J.Pharmacokinetics and Biopharmaceutics,27(1999),103-121.
[2]Eguchi,S.and Copas,J.B.A class of local likelihood methods and near-parametric asymptotics.
J.Royal Statsit.Soc.B,60(1998),709-724.
[3]Higuchi,I.and Eguchi,S.Principal component analysis by self-organizing rule.Neural Computation,
10(1998),1435-1444
[4]Kuroki,M.and Miyakawa,M.Identifiability criteria for casual effects of joint interventions.Japan
Statist.Soc.,29(1999),105-118
[5]黒木　学,宮川雅巳　因果ダイヤグラムにおける条件付き介入効果の定式化とその確定,品質,29,
(1999)
〈学会発表〉*日本統計学会第68回大会(2000年7月)「混合分布モデルの罰則付き最尤推測?神経
生理の量子仮説への適用?」江口　真透・吉岡　耕一　*同大会「生存解析におけるレイトエントリー
バイアスのモデリング」松浦正明・江口真透

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
飯田 孝久	慶應義塾大学
岩瀬 晃盛	広島大学
金藤 浩司	統計数理研究所
狩野 裕	大阪大学
栗木 哲	統計数理研究所
佐藤 俊哉	京都大学
椿 広計	筑波大学
永田 靖	早稲田大学
中西 寛子	成蹊大学
西井 龍映	広島大学
仁科 健	名古屋工業大学
樋口 勇夫	広島大学
廣野 元久	リコー CS
松浦　正明	広島大学
宮川 雅巳	東京工業大学
山田 秀	東京理科大学
吉岡 耕一	東京医科歯科大学