適応的実験計画での2種類のBahadur型限界(情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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統計的推定理論において, 推定量の誤り確率の減少率の下限をBahadurの限界という.本論文では, 適応的実験計画へのBahadurの限界の拡張を論じた.そして, 推定量に課す条件によって2種類の異なった拡張が存在し, 両者とも各々の意味で達成可能であることを, 自然な正則性条件のもとで厳密に証明した.更に2種類の限界が一致するための必要十分条件を導出し, 具体例において検討した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-25
著者
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林 正人
Jst Erato-sorst量子情報システムアーキテクチャ
-
林 正人
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
林 正人
東北大学大学院情報科学研究科
-
林 正人
Jst Erato 今井量子計算機構
-
林 正人
Erato-sorst量子情報システムアーキテクチャ
-
松本 啓史
Jst Erato 今井量子計算機構
-
松本 啓史
国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系:jst量子情報システムアーキテクチャプロジェクト
-
松本 啓史
Jst:東京大学情報理工学系コンピュータ科学専攻
-
松本 啓史
科学技術振興事業団 今井プロジェクト
-
松本 啓史
東京大学大学院工学研究科計数工学専攻
-
Hayashi Masahito
Graduate School Of Information Sciences Tohoku Univ.:cqt National Univ. Of Singapore
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