高次元データにおける平均, 分散共分散行列の縮小推定
减少高维数据中均值和方差-协方差矩阵的估计
基本信息
- 批准号:19J22203
- 负责人:
- 金额:$ 2.18万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2019
- 资助国家:日本
- 起止时间:2019-04-25 至 2022-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
1つ目として, 行列データに対するベイズ的縮小推定法を考えた. 一般化ベイズ推定量と呼ばれるベイズ統計学の枠組みでの良い推定量は複雑な多重積分を含むことが多く, 計算機で扱う上でも解析的に評価をする上でも扱いが難しくなる. そこで, 多重積分を含むことのない容易に計算可能な形で, 正規分布の平均や分散共分散行列の一般化ベイズ推定量を導出した. その推定量のミニマックス性や優越性と呼ばれる推定精度に関する性質を, 平均と分散共分散行列それぞれに対して議論し, さらに同時に推定精度を評価する場合についても議論し, 理論的に提案推定量が一般的によく使われる標本平均や標本分散共分散行列を改善することを示した.2つ目として, スカラー型の縮小推定量と行列型の縮小推定量を線形結合したような推定量を提案した. データの構造に応じて望ましい形での縮小が行われるように線形結合の重みをデータによって決める方法を2つの方法で考えた. 1つはスタインの等式と呼ばれる部分積分に基づくものであり, もう1つは正規分布の平均の真の構造に対して行列型とスカラー型の混合構造を持たせた事前分布を仮定して考えるものである. これら推定量がともに上手く真の構造を捉えられる事を数値的に確認し, 推定精度の改善についての理論的保証も行った.これらの結果は, 1つ目の結果は学会で発表し, さらに1つ目, 2つ目ともに論文にまとめ, 国際学術誌に投稿した.
1つ目として, 行データに対するベイズ's reduction estimation method を卡えた. Generalized inferred quantity and statistical analysis,で扱う上でもanalytical evaluation 価をする上でも扱いがdifficult しくなる. そこで, multiple integrals をcontaining むことのないeasy にcalculation possible なform で, The average of the normal distribution and the generalization of the dispersion and co-dispersion ranks are derived from the inferred quantities. そのESTIMATION QUANTITYのミニマックスSUPERIORITYとHUばれるESTIMATION ACCURACYにGUANする propertiesを, averageとdispersioncodispersion rankそれぞれに対して Discussionし,さらに Simultaneous estimation accuracy を Comment 価 す る occasion に つ い て も discussion し, The theoretical proposal is to estimate the amount of the average sample and improve the average sample dispersion and co-dispersion array. The reduction of the estimated amount of the スカラー type and the reduction of the estimated amount of the row and column type are combined with the proposed amount of the estimated amount. データのstructuralに応じて看ましいshaped での shrink が行われるようにlinear Combining the heavy みをデータによってdetermine める method を2つのmethod で考えた. 1つはスタインのequationとcallばれるpartialintegralにbasedづくものであり,もう1つはNormal distributionのaverageの真のconstructに対してrow column typeとスカラーtypeのmixed structureをholdたせたahead distributionを仮determinedしてtestえるものである.これら inferred quantity がともにGet started く真のstructuringをCaptureえられる事をconfirmation of the numerical value し, The improvement of the estimation accuracy is guaranteed by the theory. 2つ目ともにthesisにまとめ, International Academic Journal にContribution した.
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
高次元正規分布の平均の縮小推定
高维正态分布均值的收缩估计
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;湯浅 良太;湯浅 良太;湯浅 良太
- 通讯作者:湯浅 良太
Shrinkage estimation of the mean of high-dimensional normal distribution
高维正态分布均值的收缩估计
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;湯浅 良太;湯浅 良太;湯浅 良太;Yuasa Ryota
- 通讯作者:Yuasa Ryota
Ridge-type linear shrinkage estimation of the mean matrix of a high-dimensional normal distribution
- DOI:10.1016/j.jmva.2020.104608
- 发表时间:2020-07
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ryota Yuasa;T. Kubokawa
- 通讯作者:Ryota Yuasa;T. Kubokawa
正規分布の行列平均と共分散行列に対するシンプルな一般化ベイズ推定量
正态分布矩阵均值和协方差矩阵的简单广义贝叶斯估计器
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太
- 通讯作者:湯浅 良太
行列正規分布の行列平均のベイズ縮小推定
矩阵正态分布的矩阵均值的贝叶斯约简估计
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;湯浅 良太
- 通讯作者:湯浅 良太
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
湯浅 良太其他文献
台湾の社区営造(まちづくり)の長期化とライフコースの変遷:『米倉的孩子』(米どころの子ども)を題材に
台湾乡镇的长期发展与生命历程的变迁——以《稻田的孩子》为主题
- DOI:
- 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;Yoko Asuyama;明日山 陽子;星純子 - 通讯作者:
星純子
台湾の社区営造(まちづくり)はどのように語られたか:ライフコース論を手掛かりとしたドキュメンタリー「米倉的孩子」(米どころの子ども)の分析
纪录片《米仓的孩子》如何从生命历程理论探讨台湾的社区发展?
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;Yoko Asuyama;明日山 陽子;星純子;星純子 - 通讯作者:
星純子
Learning entrepreneurship as an employee
作为员工学习创业精神
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;Yoko Asuyama - 通讯作者:
Yoko Asuyama
行列正規分布の縮小推定とその適用
矩阵正态分布的约简估计及其应用
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太 - 通讯作者:
湯浅 良太
Learning Entrepreneurship as Employees
作为员工学习创业精神
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yuasa Ryota;Kubokawa Tatsuya;湯浅 良太;Yoko Asuyama;明日山 陽子 - 通讯作者:
明日山 陽子
湯浅 良太的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('湯浅 良太', 18)}}的其他基金
関係データに関するベイズ縮小推定
关系数据的贝叶斯约简估计
- 批准号:
22K20178 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.18万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up