コンピュータ集約型検定法の一般化加法モデルへの適用と応用

○高木 達也	たかぎ たつや		大阪大院薬
  渡里 智恵子	わたり ちえこ		大阪大薬
  宮田 幸治	みやた こうじ		大阪大院薬
  黒川 絵美子	くろかわ えみこ		大阪大薬
  藤原 英明	ふじわら ひであき	大阪大医
  黒川 顕	くろかわ けん		大阪大遺伝情報実験施設
  長谷川 義高	はせがわ よしたか	大阪大遺伝情報実験施設
  安永 照雄	やすなが てるお		大阪大遺伝情報実験施設

近年、一般化加法モデル（GAM）、交替条件付期待値（ACE）、Multiple
Additive Regression Trees （MART）などの、平滑化法、ノンパラメトリック
回帰法が盛んに応用され始めている。しかし、国内の薬学、化学分野への応用
はまだ数えるほどしかない。また、属性の選択、検定に関しても、多くの手法
では客観的な基準を設定することが容易でない。すでに当研究グループでは、
ブートストラップ法に代表されるコンピュータ集約型検定・推定手法の薬学・
化学分野への応用を積極的に試みてきただけでなく、独自に拡張シフト検定法
のアルゴリズムを開発し、ANNなどに適用してきた。今回、他分野ではすでに
多くの応用例のあるGAMを取り上げ、拡張シフト検定法を含むコンピュータ集
約型手法を導入、S-Plus付属の標準的医薬学データの解析に適用、オリジナル
の結果と比較してみたところ、比較的良好な結果を得ることができた。