https://doi.org/10.52926/JPMJCR1502研究概要:ビッグデータから、ある現象に関する原因究明を行う際、統計的手法が多く用いられますが、データが増大することにより仮説数も増大し、統計的に有意な発見が困難となります。本研究では、離散アルゴリズムと従来の統計学を融合した離散構造統計学を創出し、原因究明精度の飛躍的改善を達成します。国内三カ所の有力がん研究機関と連携し、開発した新統計手法を利用して、新生児5000人に一人の高確率で発症する小児がんである神経芽腫の原因究明に挑戦します。ReservedTOPBOTTOM。