公立大学法人 兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科

統計的モデリング
statistical modelling

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現象の振る舞いを再現したり、現象が果たしている何らかの役割(機能)を表現したりするには、モデルは非常に有効です。ここでのモデルとは、ある規則に従い、様々な状態を数値で表現できる数式のことです。従来は、現象の基本原理に基づいたモデルが構築されていました。しかし、その基本原理が十分に解明されていない現象に対しては、従来のようなモデルを構築することが出来ません。一方で、現象を観測し、そのデータを得ることは比較的容易に出来ます。しかし、データを観測することが出来るとしても、その現象に関わっている要素が複数あったとしても、それらの全てを観測できるとは限りません。観測できるデータが、その現象だけのときもあります。得られる情報が不完全で不十分なこのような困難な状況においても、データを用いて統計的なモデルを構築することができます。現在の状態は、過去の影響を色々な形で受けているものが多くあります。従って、現象に潜む時間のつながりを知ることは、とても重要です。データの特徴を十分に抽出し構築されたモデルは、基本原理に基づいて構築されたモデルとは似ていませんが、実際の現象の特徴を有していると考えることが出来ます。そのようなモデルは正確な予測を行うことができ、解析対象のデータの振る舞いと非常に似たものを生成したり、様々な振る舞いを生み出したりすることが出来ます。

オリジナルデータと、そのデータのみを用いて統計モデルを構築し、その統計モデルから生成されたシミュレーションデータ