統計的モデル選択による平均値構造の同定とその意思決定問題への応用

通过统计模型选择识别均值结构及其在决策问题中的应用

• 批准号: 09780403
• 负责人: 関 庸一
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Gunma University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1998
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09780403/
• 关键词: 樹形回帰分析; 平滑化問題; 変化点問題; MDL基準; 尺度水準; 計算量

本研究では、経営管理上発生する意思決定問題のうち、データ発生源の平均値構造の変化/同質性の同定問題を扱っている。本年度は、平均値構造の変化を補助変数から明らかにする問題として、以下のの二つの問題を取り上げ、MDL基準に基づく問題に適したモデル選択基準の導入と、平均値構造モデルの推定方法の提案/開発を行なった。1. 目的変量が複数ある場合の樹形回帰モデルの推定法目的変量が複数ある場合に、それらを回帰するためには、従来、それぞれ樹形回帰分析することが普通であったが、共通の回帰木を相関も考慮して与える解析法を提案し、推定プログラムを開発した。2. 変化点の推定のためのタブーサーチアルゴリズムの開発連続共変量に対して、目的変量のモデルの変化点を推定する問題はモデルクラスの組合せ的爆発を生じ、実質的に推定が困難であったが、本研究では、一つの連続共変量に関する場合について、組合せ問題に対して有効であるといわれるメタヒューリスティックの一つであるタブーサーチを利用した推定アルゴリズムを開発した。以上の提案アルゴリズムは統計解析言語S上で実現したが、稼働速度の問題があり、大規模なシミュレーション実験による検証が残された課題となる。また、さらなる計算量の低減とともに、推定結果の良さを失わないようなモデルクラスの制限方法も合わせて検討を進める必要がある。

This study で は, 経 営 management 発 raw す る mean decision problem の う ち, デ ー タ 発 students の の on average numerical structure variations change/homogeneity の with the problem of fixed を Cha っ て い る. は this year, on average numerical structure の variations change を subsidies - several か ら Ming ら か に す る problem と し て, the following の の two つ の problems を take り げ, MDL benchmark に づ く problem に し た モ デ ル sentaku benchmark の import と, on the average numerical structure モ デ ル の constructive methods の proposal/open 発 を line な っ た. Purpose 1. - が plural あ る occasions の tree back 帰 モ デ ル の purpose presumption of law - が plural あ る に, そ れ ら を back 帰 す る た め に は, 従, そ れ ぞ れ tree back 帰 analyses す る こ と が ordinary で あ っ た が, common の 帰 back wood を masato も consider し て and え る analytic method proposed を し presumption, プ ロ グ ラ ム を open 発 し た. 2. - the point の presumption の た め の タ ブ ー サ ー チ ア ル ゴ リ ズ ム の open 発 even 続 - total quantity に し seaborne て amount, purpose - の モ デ ル の variations change point を presumption す る problem は モ デ ル ク ラ ス の combination せ critical 発 を じ, presumption to be qualitative に が difficult で あ っ た が, this study で は, a つ の even 続 - total quantity に masato す る occasions に つ い て, combination せ に し polices て have sharper で あ る と い わ れ る メ タ ヒ ュ ー リ ス テ ィ ッ ク の a つ で あ る タ ブ ー サ ー チ を using し た presumption ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 し た. Proposed above の ア ル ゴ リ ズ ム は statistical parsing words S で be presently し た が, grain 働 speed の problem が あ り, large-scale な シ ミ ュ レ ー シ ョ ン be 験 に よ る 検 card が residual さ れ た subject と な る. ま た, さ ら な る の low amount of calculation reduced と と も に, presumption of good results の さ を lost わ な い よ う な モ デ ル ク ラ ス limitations の approach も わ せ て beg を 検 into め る necessary が あ る.

项目成果

関庸一: "MDL規準に基づく分割加法混合樹形モデルの推定" 日本経営工学会春季大会予稿集. 173-174 (1997)

Yoichi Seki：“基于 MDL 标准的分裂加法混合树模型的估计”日本工业工程师学会春季会议记录 173-174（1997）。

関 庸一: "多目的変数樹形回帰モデルのMDL規準に基づく推定" 応用統計学会第20回シンポジウム講演予稿集. 69-74 (1998)

Yoichi Seki：“基于 MDL 标准的多目标变量树回归模型的估计”日本应用统计学会第 20 届研讨会论文集 69-74（1998）。