多数の例外的データが存在する回帰問題のための最小記述長原理の拡張
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概要
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データの集合からモデルを推定する回帰問題においては, どのようなモデルを仮定してもモデルで説明できない例外的データが存在する場合がある. 従来用いられてきたモデルの妥当性を評価する規準は, 例外的データが存在する回帰問題には適用できないか, 適用できても例外的データが多いときには不適切である. 本論文では, 最小記述長原理を, 例外的データを説明する例外的モデルと例外的データ以外の通常的データを説明する通常的モデルを仮定することにより拡張し, この拡張した最小記述長原理に基づく情報量規準を提案する. 情報量規準では, モデルの妥当性を, 2つのモデルの記述長, 例外的モデルを仮定したときの例外的データの記述長, および通常的モデルを仮定したときの通常的データの記述長についての和の短さで表した. この情報量規準を, 多数の例外的データが存在する典型的な回帰問題である, 地震データから地中の構造を推定する問題に適用した. 実験の結果, 情報量規準を用いたときの推定結果は, 従来用いられてきたカットつき最小2乗法に基づく評価規準や経験的評価規準を用いたときの推定結果より, 正確であることが分かった.
- 1996-11-15
著者
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学研究院
-
志村 正道
東京工業大学工学部情報工学科
-
志村 正道
Department Of Industrial Administration Science University Of Tokyo
-
志村 正道
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学府物理情報工学専攻電気電子ネットワークコース
-
志村 正道
東京工業大学
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