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論文 |
論文
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星野, 伸明 ; Hoshino, Nobuaki
概要:
本研究は実証と理論の両面で進めた。まず実証面では労働力調査個票データを匿名化し、匿名化手法のリスクや有用性を実証研究するための基盤を構築した。また実証の妥当性を確保し、日本の匿名化実務について指針を得るため、外国の先進的事例を調査してまとめ
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た。理論面では、リスク評価の対象として頻出する疎な分割表の挙動を説明するため、極限条件付き複合ポアソン分布族の性質を評価した。特に、ベル多項式に依存した新しい漸近論を提案した。<br />This project has progressed both on an empirical basis and on a theory. One empirical contribution is an anonymized data set of the Japanese Labor Force Survey, which will be used to test the risk and utility of anonymization methods. Another contribution is a survey on the advanced practices and researches of anonymization. This survey has been especially conducted to provide a sound view on the current Japanese anonymization practices and researches. On a theory, the limiting conditional compound Poisson distribution has been investigated to explain the behavior of a sparse contingency table, which often arises in assessing disclosure risk. In particular, a new asymptotics based on a Bell polynomial has been proposed.
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論文 |
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星野, 伸明 ; Hoshino, Nobuaki
概要:
まず実務的な成果を説明する。研究代表者は、個票開示リスク評価に用いるモデル族の合理的な構成方法を提示した。疑似多項分布はこの族のメンバーであり、特に個票開示リスク評価に必要な結果を与えた。数理的な成果としては、離散多変数分布の族を提案して性
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質を評価した。また、確率分割の族を小数法則によって特徴づけした事が重要である。<br />研究課題/領域番号:18730145, 研究期間(年度):2006-2008<br />出典：「疑似多項分布による個票開示リスク評価」研究成果報告書 課題番号18730145（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-18730145/18730145seika/)を加工して作成
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論文 |
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星野, 伸明 ; Hoshino, Nobuaki
概要:
金沢大学人間社会研究域経済学経営学系<br />本年度は計画の最終年度なので、成果発表に補助金を用いた。主な使途は、国際統計協会(ISI)の第55回大会での口頭発表(海外)である。口頭発表に重点を置いたので特に記すと、他に国内学会発表2件(
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応用統計学会、統計関連学会連合大会)、講演2件(応用統計ワークショップ(東京大学経済学部)、研究集会(東京大学工学部))で研究成果を述べた。加えて、下記のような理論的考察を行った。各セルの度数が独立に複合ポアソン分布に従うとして、その総和を所与としたセル度数の条件付き同時分布を「条件付き複合ポアソン分布」と呼ぶ事にする。この分布は複合ポアソン分布のレヴィ測度(クラスター分布)を変えることで様々な種類が得られ、分布族をなす。そしてクラスター分布が一点分布に退化した場合に、条件付き複合ポアソン分布は多項分布になる。つまりこの分布族は多項分布に自然に拡張し、その望ましい性質を一部受け継ぐ。条件付き複合ポアソン分布の中でも解析的に扱い易い例が、多変量負の超幾何分布であり、擬似多項分布である。条件付き複合ポアソン分布を考える最大の利点は、度数の分散を大きく出来る事であり、過分散の記述に適する。またセル確率に相当する母数が全て等しい対称な場合は、本プロジェクトの主要成果である小数法則が適用可能となる。すなわち、極限分布として度数ゼロのセル数に依存しない便利なモデルが現れる。この極限分布は正の整数の確率分割を与えており、クラスター分布がべき級数分布の時、重み付きベル多項式の展開とみなせる。このように考えると、本プロジェクトの確率分割生成方法は、ギブス分割を生成する事が分かる。またコルチンモデルの特殊ケースで、取り扱いが容易な場合となっている。<br />研究課題/領域番号:15730102, 研究期間(年度):2003 – 2005<br />出典：「個票開示リスク評価用超母集団モデルの開発」研究成果報告書 課題番号15730102（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-15730102/)を加工して作成
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