加法的なノンパラメトリック回帰モデルのあてはめによる交互作用と外れ値の検出

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タイトル別名
  • DETECTION OF INTERACTION AND OUTLIERS WITH ADDITIVE NONPARAMETRIC REGRESSION MODELS
  • カホウテキ ナ ノンパラメトリック カイキ モデル ノ アテハメ ニ ヨル コウゴ サヨウ ト ハズレ チ ノ ケンシュツ

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説明

本論文では, 交互作用を直接的に表現できないノンパラメトリック回帰手法による交互作用検出法を提案する.また, 局所的に存在する交互作用と外れ値を局所的なデータ構造と解釈して, それらを共通の手順で検出できることを示す.検出法の概略は以下の通りである.一般化加法モデルをあてはめた後で, 観測値を説明変数の値によって事後層別する.そして, 応答の残差を層別に用いた説明変数とは別の説明変数に対してプロットする.そして, プロットの傾向から大域的な交互作用, 局所的な交互作用, または外れ値のいずれが存在するかを判断する.さらに, この傾向の違いを定量評価する統計量で交互作用や外れ値の有無を検定する.シミュレーション研究と現実データへの適用結果から, 提案するグラフィカルメソッド並びに検定法は, 交互作用と外れ値の有無を共通の方法論で視覚的並びに定量的に判定可能なことが分かった.

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