外れ値データの発生を含む回帰モデルに対するベイズ予測アルゴリズム
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概要
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統計解析を行う際,得られたデータの中に外れ値が含まれることが多々ある.外れ値は少量であっても解析結果に大きく影響を与えることがあるため,従来から外れ値の取り扱いについて広く研究が行われている.従来,Boxらにより線形回帰モデルに対し混合分布を用いて外れ値の発生をモデル化する研究が行われている.同様のモデルに対し様々な研究が行われているが,いずれも外れ値の検出やパラメータの推定を目的としている.そこで本研究では,外れ値データの発生を含む回帰モデルに対する予測法について扱う.まず,このモデルに対しベイズ基準のもとで最適な予測法を示す.次にEMアルゴリズムを用いて計算量を削減した近似アルゴリズムを提案し,シミュレーションにより有効性を検証する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-12-20
著者
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学術院
-
平澤 茂一
サイバー大学IT総合学部
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
須子 統太
早稲田大学理工学部経営システム工学科
-
須子 統太
早稲田大学
-
Matsushima T
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
Matsushima Toshiyasu
School Of Fundamental Science And Engineering Waseda University
-
Matsushima Toshiyasu
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
Matsushima Toshiyasu
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Science And Engineering Waseda
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
-
平澤 茂一
サイバー大学
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