階層ベイズモデルを用いた二項パラメータ推定のための事前分布選択指針
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概要
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階層ベイズモデルを用いた二項パラメータ推定のために、どの事前分布を選ぶべきか議論する。事前分布の候補として、とりわけ[0,1]で定義されるベータ分布とロジスティック正規分布に着目する。ベータ分布を事前分布に選ぶと、二項パラメータと超母数の推定は超事前分布の選択に強く影響され、その一方でロジスティック正規分布を選ぶと、観測データによるベイズ更新の効果が顕著に現れ、超事前分布の選択に対してロバストなパラメータ推定が得られることを示す。このため、階層ベイズ法を用いて二項パラメータと超母数のロバストな推定を得るためには、ベータ事前分布よりもロジスティック正規分布を選ぶべきであると結論づけられる。
- 2009-07-01
著者
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吉田 智朗
(財)電力中央研究所狛江研究所
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中村 誠
(財)電力中央研究所 原子力技術研究所発電基盤技術領域
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中村 誠
東京大学大学院新領域創成科学研究科先端エネルギー工学専攻
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吉田 智朗
(財)電力中央研究所
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吉田 智朗
(財)電力中央研究所原子力技術研究所発電基盤技術領域:有限責任中間法人日本原子力技術協会規格基準部
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