統計学輪講（第24回）

日時      2012年01月17日(火)    15時50分～16時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    上原 早霧 (情報理工M1)
演題      生存時間解析における決定木学習

概要
様々な生存実験における，死亡イベント発生までの時間（生存時間）についてのデー
タ解析を目的とする．
生存時間データは，標本サイズが小さい，打ち切りデータを含んでいる，などの特徴
があり，解析は複雑になる．
また，生存時間の予後因子を決定することが重要になってくる．
その際，要因同士の交互作用を捉えるのに有用な手法として，決定木（樹木構造接近
法）がある．
決定木ははデータマイニングでよく用いられる予測モデルであり，CART法，それを連
続モデルに拡張したMARS法などがある．
本発表ではさらに，boostingを加味したMART法や，多分岐の決定木を構成する方法を
紹介する．

[1]Hamasaki, T. & Goto, M. “Inferences based on grouped observations from
the bivariate power-normal distribution.” Journal of the Japanese Society
of Computational Statistics, vol.11, no.1, pp.95-119, 1998. vol.22, no.1,
pp.3-21, 2010.