ランダムでない欠測を含む時系列モデリング
書誌事項
- タイトル別名
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- Time Series Analysis under Not Missing at Random
説明
<p>時系列データは欠測を含むことがしばしばある．欠測を含む時系列データに対処する方法の1つとして，状態空間モデルを用いた補完手法が挙げられる．しかしながら，この手法は欠測メカニズムとしてMissing At Randomを仮定しており，Not Missing At Randomのもとでは，推定した一部のパラメータにバイアスが発生することがある．そこで，本論文では欠測確率をモデリングすることで，バイアスを小さくする新たなパラメータ推定法と欠測補完手法を提案する．パラメータの推定値を求めるためにモンテカルロEM(MCEM)アルゴリズムを用いる．モンテカルロシミュレーションを通じて，提案手法の有効性を検証する．</p>
収録刊行物
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- 日本統計学会誌
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日本統計学会誌 53 (2), 275-296, 2024-02-27
一般社団法人 日本統計学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390299318848814336
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- ISSN
- 21891478
- 03895602
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- journal article
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- データソース種別
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- JaLC
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
