正則化局所尤度法に基づく非線形回帰モデリング

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概要

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複雑な非線形構造を有するデータに内在する情報を取り出す方法の一つとして,局所尤度法が提案されている.局所尤度法の利点は,重み関数を用いることによって推定点の近くのデータに対してより高いウエイトを与え,データの構造を局所的に捉えられることにある.しかし,この手法の問題点の一つとして推定量の不安定性が挙げられ,バンド幅と次数の取り方によっては推定量が発散する場合がある.本研究では,この問題を解決するために,局所尤度法と正則化法を組み合わせた正則化局所尤度法に基づいてモデルを推定する手法を提案する.モデル構築において本質的となる点は,カーネル関数のバンド幅,多項式の次数,及び正則化パラメータの選択であるが,これらの選択を情報量の観点から考察し,新たにモデル評価規準を導出する.また,実データの分析,および数値実験を通して提案する手法の有効性を検証する.
日本計算機統計学会の論文
2003-12-20

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