冪分布に従う金融市場データに対する機械学習
Machine learning for the data of financial market follow power-law distributions

概要

近年ビッグデータの時代においてさまざまなデータが存在する中で、データの分布が冪乗則に従うものが多い。広く使われる機械学習、パターン認識の技術は、データの分布を正規分布にしたがうものと仮定して議論するものが多いが、正規分布と冪分布では大きく性質が異なる。金融市場のデータは冪分布にしたがうデータの一例であり、本研究では、冪分布データに対する新たなアプローチによるデータ解析手法の考案を試みる。

産業界への展開例・適用分野

昨今のビッグデータの時代、さらにはIoTの時代の到来により、データ解析はビジネスにおいて必須の項目になる。その中で、広く使われるデータ解析の手法が、データの従う分布の仮定を誤ったままぼ解析手法では都合が悪い。ここでは冪分布データに対しても正しいデータ解析ができることを目指す。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
新谷 健	数理工学専攻	物理統計学	修士1回生
梅野 健	数理工学専攻	物理統計学	教授

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