Departmental Bulletin Paper 潜在変数を含む統計モデルにおける効率的なパラメータ推定

中村, 永友  ,  土屋, 高宏

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本報告は各データ点に対してある種の重みが潜在変数として扱われる統計モデルのパラメータの推定誤差が小さくなるような効果的なブートストラップ法の提案を行う.これは観測データから推定された統計モデルf(θ^^Λの構造を十分反映するようなリサンプリングの方法でもある.このような統計モデルの例としては,t-分布モデル,M-推定量,有限混合正規分布モデル等があげられる.数値実験を通してその有効性を検証する.
We propose an efficient bootstrap method for statistical models which have the latent variables as a weight for each data point. The proposed method, can also be seen as the resampling of a way to fully reflect the structure of the estimated statistical model f(θ^^Λ)from the observed data. Examples of such statistical models are the t-distribution model, the M-estimator, and the finite normal mixture model, etc. The effectiveness of the proposed method is verified through numerical experiments.
研究ノート
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