ネットワーク構造推定問題における同時多重性を考慮したグレンジャー因果推定の改良手法について
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概要
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観測時系列データ間の因果関係に基づく有向ネットワーク構造推定のために、グレンジャー因果推定およびその改良手法が提案されており、経済時系列や神経活動データ解析などに使われている。本研究では、同時多重仮説検定における検出力を最大化した統計量の導出法ODP(Optimal Discovery Procedure)(Storey,2006)と、時系列間因果関係推定における正則化の導入によって、グレンジャー因果推定の性能向上を試みる。これらの工夫によって、とくにネットワークノード数が大きい場合や、時系列長が短い場合に推定性能の向上が期待される。人工的ネットワークに基づく時系列データにおける実験により、グレンジャー因果推定の各種推定法の性能比較を行い、提案手法が類似手法に対して高い性能を示す場合があることを確かめた。
- 2011-02-28
著者
-
石井 信
京都大学
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学:科学技術振興事業団crest銅谷プロジェクト
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
大羽 成征
京都大学大学院情報学研究科|(独)科学技術振興機構さきがけ研究員
-
播磨 輝
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
-
大羽 成征
京都大学大学院情報学研究科
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