筑波大学数学談話会

強スパイク固有値モデルに基づく高次元統計解析

＊本談話会は「数学フロンティア」対象科目です。

現代科学のデータは巨大化の一途を辿っています。ゲノム科学・情報工学・金融工学では、データの次元数は標本数を遥かに上回り、数十程度の標本数に対して次元数は数万を超えるようなデータがしばしば見られます。このようなデータに対して、従来の統計学である多変量解析では太刀打ちできません。そこで、2010年以降、高次元データに対する新しい統計学の理論である高次元統計解析が提唱され、発展してきました。
本講演では、ゲノムデータに代表される、非スパースな高次元データに対する統計的推測について紹介します。高次元データを2つの固有値モデルで分類し、固有値モデルに基づいた理論・方法論の構築の重要性について、実際のゲノムデータ解析例を交えて紹介します。