統計モデルに基づく予測と推定–Poissonモデルを例として–

DOI
  • 駒木 文保
    東京大学大学院情報理工学系研究科 理化学研究所脳神経科学研究センター

書誌事項

タイトル別名
  • Prediction and Estimation Based on Statistical Models –Considerations Using Poisson Models–

抄録

<p>統計的推測の問題を予測の立場からとらえる予測分布の理論について考える．真の分布から予測分布へのKullback–Leiblerダイバージェンスで予測分布の性能を評価すると，多次元正規モデルや多次元Poissonモデルにおいては，Bayes推定の問題がBayes予測の問題の極限として定式化できる．Bayes推定を利用するには事前分布の選択が重要になるため，無情報事前分布あるいは縮小事前分布についての多くの研究がなされている．予測と推定の関係に着目することにより，Bayes推定についての様々な知見をBayes予測に応用すること，Bayes予測の立場からBayes推定について新たな理解をすることが可能になる．このような予測と推定の関係について，特に多次元のPoisson分布を例にとり説明する．</p>

収録刊行物

  • 日本統計学会誌

    日本統計学会誌 53 (1), 185-204, 2023-09-07

    一般社団法人 日本統計学会

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390297372147258240
  • DOI
    10.11329/jjssj.53.185
  • ISSN
    21891478
    03895602
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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