Achievements本研究の本年度の主目的は,データに対する秘匿方法・リスク評価方法の理論を確立し充実させることであり,データとしては個票データ,表形式データ,疑似ミクロデータが対象であった。このうち個票データに対するリスク評価に用いられるピットマンモデル,ディリクレ過程など,確率分割やその関連領域における研究では,本年度も渋谷,間野,佃,大和などによってモデルの性質などについて多くの成果が得られた。疑似ミクロデータについては,統計センターにおいて本研究参加者の業績を取り入れて提供が行われており,現在も改良が進められている。本年度,伊藤はデータスワッピングを用いた秘匿について,官庁統計の個票データを用いた詳細な検討を行った。星野は疑似多項分布を用いた模造データの作成法を提案し,他の手法と比較して優れていることを示した。佐井はキー変数とノイズ変数に分布を導入して,母集団も考慮に入れたリスク評価方法をある程度確立した。リスク評価方法として,局所的なキー変数の分布を利用したノンパラメトリック推定法を提案し,前述の方法よりも優れたケースのあることを示した。これらは本年度の研究で最も進捗が大きいものとなった。本研究のもう一つの目的は,種々の分野のビッグデータの公開に関する研究を行うことであった。PWS2018(CSS2018内で開催)においては,それぞれ合同の企画セッションを設置し,その成果が互いの研究に取り入れられた。学会や国内外の各種シンポジウムにおいて報告を行うとともに,2018年12月13日,14日に統計数理研究所で主催した研究集会や研究会でも報告し,討論や意見交換を行った。Status平成30年度が最終年度であるため、記入しない。Activity平成30年度が最終年度であるため、記入しない。