経験尤度を用いた統計量推定法とその性質(一般,生物模倣情報処理,機械学習,一般)
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概要
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経験尤度法はノンパラメトリックな統計的推定手法のーつであり,仮説検定や信頼区間の構成などに広く応用されているが,推定問題への応用はあまり研究されていない.今回,経験尤度法が事前情報を持つ統計的推定問題に応用できることを示す.さらに,経験尤度法の幾何学的意味を拡張することで,エントロピー最大化に基づく推定方法を提案する.両手法の違いは最小化するダイバージェンスの向きだけであるが,前者には解が複数存在するのに対し,後者は解の一意性が保証されている.両手法の推定精度を数値計算によって比較した.その際,最尤推定法とサンプル平均による推定法とも比較する.結果,経験尤度法とそれを拡張した提案方法の推定精度はほぼ同じであることが確認された.
- 2010-01-11
著者
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
武田 学
京都大学
-
吉田 悠来
大阪大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大
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