[2C4-OS-7a] 移動系列のデータマイニングと機械学習 (1)

[2C4-OS-7a-04] 統計的信頼性保証付きの軌跡セグメンテーション

〇戸田 博己¹、Vo Nguyen Le Duy¹、杉山 諒太¹、佐久間 拓人¹、水谷 友一²、鈴木 宏和²、依田 憲²、竹内 一郎¹ (1. 名古屋工業大学、2. 名古屋大学)

キーワード：軌跡データ分析、時系列セグメンテーション、変化点検出、仮説検定、selective inference

本研究の目的は，軌跡セグメンテーションの結果に対する統計的有意性を評価することである．この問題の難しさは，統計的推論の段階において，軌跡のセグメントがアルゴリズムによって選択されたという事象を考慮する必要がある点にある．仮に古典的な統計的推論手法を用いたとすれば，偽陽性率を所望の有意水準に制御することができないため，得られた$p$値や信頼区間は妥当性を失ってしまう．そこで本研究では，Selective Inferenceの枠組みを導入することにより，動的計画法を用いた最適な軌跡セグメンテーションの結果に対する適切な統計的推論手法を提案する．さらに，提案手法を動物の軌跡データに適用することで，古典的な統計的推論手法と提案手法との差異を示す．