筑波大学数学談話会

日時	2017/10/26
場所	自然学系棟D棟509
講演者	青嶋　誠氏（筑波大学　数理物質系数学域）
講演題目	高次元統計解析：理論・方法論とその周辺（再び）
概要	ゲノム科学、情報工学、金融工学などの現代科学の１つの特徴は、データがもつ次元数の膨大さにあります。次世代シークエンサによるゲノム配列データなど、次元数が数百万を超えるデータも解析の対象になります。こういった高次元データの第１の特徴は、次元数が標本数を遥かに超えることです。第２の特徴は、高次元データは豊富な情報を有するものの、それが巨大なノイズに埋もれているために見つけ難いことです。これらの理由から、通常の多変量解析法では、高次元データの推測に精度を保証することができず、間違った解析結果を導くことさえあります。高次元データの解析には、新しい理論と方法論が必要になるのです。それが、高次元統計解析です。高次元統計解析は、多変量解析とは別物です。スパースモデリングとも別物です。本講演は、高次元統計解析の基本的な考え方と特徴をお話しします。なお、講演内容は、2017年9月5日に統計関連学会連合大会で行った、日本統計学会賞受賞記念講演に基づきます。