書誌事項
- タイトル別名
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- ROBUST ESTIMATOR USING THE DATA DEPTH IN SIMPLE REGRESSION
- タンカイキ ニ オケル Depth オ モチイタ ロバスト スイテイホウ ト ソノ ケンショウ
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抄録
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.
収録刊行物
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- 計算機統計学
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計算機統計学 23 (2), 81-96, 2011
日本計算機統計学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679357257856
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- NII論文ID
- 110008662163
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- NII書誌ID
- AN10195854
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- ISSN
- 21899789
- 09148930
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- NDL書誌ID
- 11108904
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可