統計的モデリングの方法,統計モデルに基づく知識発見の方法,実データの解析への応用,ソフトウェア開発の4分野に関する研究を行った.
1.統計的モデリングの基礎的研究としては,自己組織型の状態空間モデルによる自動モデル構成をより安定化させるために,モンテカルロフィルタのリサンプリングの方法の改良を行った.さらに,数値的問題が発生しがちな固定パラメータ推定の場合の対策を検討して,新しい方法を検討した.
2.発見的モデリングに関しては,樋口はcDNAマイクロアレイデータの解析のためのベイジアンネットワーク推定の新しいアルゴリズムを開発した.田村は時系列解析,主成分分析,クラスター分析を用いて日経225平均の1分間隔データの変化パターンの特徴抽出を行い,曜日などの違いによりパターンが異なるかどうかに関する知識発見を目的とする研究を行った.
3.実データ解析への応用に関しては,北川は海底地震計アレイで取得された多変量時系列に基づく地下構造の推定に関して時空間平滑化の近似的方法を開発した.樋口は大規模電流系の自動同定:DMSP-Fシリーズデータの全解析,金星雲撮像データからの大気大循環推定アルゴリズムの誤差解析,電離層電子密度高度プロファイル推定(逆)問題へのベイズ的解析を行った.佐藤はマクロ経済データのモデリングを行い,多変量時系列モデルを利用して日本経済の将来予測,シミュレーションおよ...