回帰モデルにおける併合可能条件と共変量選択
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概要
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本論文では,回帰モデルにおける偏回帰係数に関する一つの併合可能条件を与え,この条件が回帰モデルを用いて処理変数の因果的効果を推定する際の共変量選択基準として役立つことを示す.フルモデルy=Xβ_x・wu+Wβ_w・xu+Uβ_u・xw+εとUが欠落した縮約モデルy=Xβ_x・w+Wβ_w・x+ε^*を想定する.同一のデータセットに対してXの偏回帰係数の最小2乗推定量がβ^^^-_x・wu=β^^^-_x・wとなるとき,説明変数UはXの偏回帰係数の推定に関して併合可能であるという.本論文が与える併合可能条件はX'U-X'W(W'W)^-1W'U=0またはβ^^^-_u・xw=0である.この条件は,Xがその因果的効果に興味のある処理変数で,WとUが共変量であるとき,Xの偏回帰係数推定のための共変量選択基準として有用である.さらに,無向グラフィカルモデルの理論を利用してこの基準を満たす共変量を選択する算法を与える.
- 社団法人日本品質管理学会の論文
- 2003-01-15
著者
-
宮川 雅巳
東京工業大学大学院社会理工学研究科
-
小林 史明
東京工業大学 大学院社会理工学研究科 経営工学
-
黒木 学
東京工業大学
-
宮川 雅巳
東京工業大学
-
小林 史明
総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻
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