単回帰におけるDepthを用いたロバスト推定法とその検証
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概要
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本論文では,単回帰における回帰(Regression)depthを基に導き出された最深回帰推定量(Deepest Regression Estimator)について議論する.この推定量は,従来の最小2乗法に比べて正規分布からのずれと外れ値による影響が小さく,ロバスト回帰推定量に比べて効率の低下も小さい.しかし,データ数が小さい場合,最深回帰推定量は不安定になり,健全でない結果をもたらす問題がある.単回帰においてデータ数が小さい場合に生じる問題を改善するために,推定量の導出に中央値を用いる方式を提案した.新しい導出方式に対して,シミュレーション実験により,平均値を用いる従来の導出方式との比較から性能評価を行なった.この実験結果より,データ数の大小に依存しない推定量であることを示した.
- 2011-04-22
著者
-
白旗 慎吾
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻数理科学領域
-
藤木 美江
大阪大学大学院 基礎工学研究科
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白旗 慎吾
大阪大学大学院基礎工学研究科
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藤木 美江
大阪大学大学院基礎工学研究科
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白旗 慎吾
大阪大学大学院 基礎工学研究科
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