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右検閲データ下における二標本検定のための機械学習

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田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。先日、部下が”right-censored”という言葉を使って二標本検定をやるべきだと言いまして、正直ピンと来ません。これって要するに何を調べようとしているのでしょうか。

AIメンター拓海

田中専務、素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、right-censoredは「観測が途中で終わる」データのことです。二標本検定は二つのグループが同じかどうかを統計的に判定する手法で、ここに機械学習を活用した研究がありますよ。

田中専務

観測が途中で終わる、ですか。例えば製品の耐久試験で途中で打ち切った場合がそれに当たる、という理解で合っていますか。であれば現場でも起こり得る問題ですね。

AIメンター拓海

その通りです。具体的には、ある時点で試験を打ち切ったため寿命が完全には観測されないようなケースを指します。今回の研究はそうしたデータに対して、従来の統計手法と機械学習を組み合わせて検定を行う方法を検証しています。

田中専務

なるほど。現場ではデータ欠損や途中打ち切りがあり得ますが、機械学習を入れると何が良くなるのですか。投資対効果の観点で教えてください。

AIメンター拓海

良い質問です。要点は三つありますよ。第一に、局所的な変化を捉える感度が上がること、第二に、複数の古典的検定を

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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