地球科学データ解析手法の基礎的研究
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概要
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We have developed a new method applicable to inverse problems appearing in geophysics and geophysical explorations. This method is based on a new information criterion called Extended Information Criterion (EIC) which employs bootstrap statistics for calculating its value. EIC measures the goodness-of-fit between two distributions : the true distribution generating the observed data and the predictive distribution obtained from the estimated model. On the basis of the theory of information and statistics, the goodness-of-fit is calculated from the expected log likelihood, which is an essential part of the Kullback-Leibler Information Number, the cross entropy of two distributions. Since it is usually impossible to calculate the expected log likelihood, the information criterion is calculated from the log likelihood, which is obtained from the residuals distribution, by correcting the bias between the log likelihood and the expectedd log likelihood. In AIC (Akaike's Information Criterion), the bias is estimated from the number of parameter of the reconstructed model, provided that the maximum likelihood estimation is attained, whereas in EIC the bias is estimated from the bootstrap statistics and the value of the information criterion is acquired through the numerical simulation. EIC gives benefits for the case free from the maximum likelihood estimation, or the number of parameter is not large as to justify the bias correction by the number of model parameters. EIC also gives an alternative to the ABIC (Akaike's Baysian Information Criterion). The reconstruction of the P-wave velocity structure in a weak anisotropy is also described in this report.
- 独立行政法人防災科学技術研究所の論文
- 1995-03-31
著者
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