Departmental Bulletin Paper <論考> ベイジアンモデルへの経験ベイズ修正 (経営学部特集号)
<Article>Empirical Bayes correction for Bayesian model (Special Issue of the Faculty of Business Administration)
ロンコウ ベイジアン モデル ヘノ ケイケン ベイズ シュウセイ ケイエイ ガクブ トクシュウゴウ

林,由子

68 ( 4 )  , pp.161 - 172 , 2017-11-15
ISSN:0474-7909
NCID:AN00028448
Description
 James-Stein推定量は最尤推定量よりも,より良い推定値をもたらす縮小推定量として多くの関心を集めてきた。このJames-Stein推定量は経験ベイズ法を支持する論拠としても非常に有益である。しかしこれに対して,大規模データで取り扱われる問題においては,対象となる分布が多数存在し,十分に近いとは考えられない平均を持つ混合分布となる。それゆえ,James-Stein推定量を適用することは適切ではない。こうした大規模データを対象とした問題に対して局所的な修正を試みた研究が近年見られる。一方,ベイジアンモデルを考えた場合,事前分布および超事前分布の設定は結果に大きく影響をもたらす。本稿では,ベイジアンモデルの事後的予測確率に基づいた階層ベイズモデルを対象として超事前分布を仮定することなく,複雑な形状を取る超事前分布に対する局所的経験ベイズ修正の適用を試みた。その結果,良好な修正結果が得られることが示された。
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