真のモデルを含まないパラメトリックモデル族に対するベイズ予測の漸近評価(フレッシュマンセッション,一般)
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概要
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情報源から発生するデータを逐次的に観測し,それに基づいて次に発生するデータの予測を行う逐次予測問題を考える.予測の評価基準として対数損失を考えた場合,これは次の1時点のデータを予測した場合の1時点の損失とそれをある時点まで総和をとった累積損失の2つに分類される.ここで様々な予測手法が考えられるが,本研究ではべイズ基準の下での予測を考える.このとき,仮定したパラメトリックモデル族は真のモデルを含んでいることが前提であるが,未知である真のモデルは実際には仮定したモデル族に含まれないということも考えられる.本研究では累積損失に対してべイズ基準の下で最適な予測を行う.そして仮定したモデル族は実際には真のモデルを含んでいないという状況の下で損失の漸近的な解析を行う.
- 2011-07-14
著者
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
安田 豪毅
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
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
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
-
安田 豪毅
早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻
-
宮 希望
早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻
-
松嶋 敏泰
早稲田大学・応用数理学科
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