統計的予測問題における予測尤度概念とその適用事例に関する研究

预测似然概念及其在统计预测问题中的应用实例研究

• 批准号: 04832018
• 负责人: 久保木 久孝
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04832018/
• 关键词: 統計的予測論; 予測尤度; 尤度; ベイズ予測

未来の現象あるいは観測できない現象の予測は、統計学における基本問題のひとつである。しかしながら、このような問題を取り扱う統計的予測論は、他の統計的諸方法論と比べて、極めて原始的な段階にあると言っても過言ではない。その理由のひとつは、それらにおいて共通の基本概念である“尤度"に相当するものを、予測の立場でどう考えるべきか明確でなかったことにある。ところが近年、“予測尤度"と言う概念が定義され、それに基づく新しい統計的予測論が急速に発展しつつある。本研究の代表者も、この分野の研究にこの数年取り組んできた。そして、今年度の研究において、予測尤度を使った独自の統計的予測法を提唱し、その理論的な意味付けを与えることに成功した。この成果は学会、研究会等で口頭発表すると共に、“Inferential Distributios for Non-Bayesian Predictive Fit"というタイトルの論文に発表した。幸いなことに、この方法論は極めて独創的であるという評価を得ることができ、学術誌に掲載される予定である。この予測法の概略および性質は、以下の通りである。1.パラメトリックブートストラップ法で、観測できない変数値の出現確率に関する事前情報を集める。2.観測データを用い、この事前情報を予測尤度で改善し、推測分布を構成する。3.この推測分布を使い、予測分布を構成する。4.数値実験では、このようにして得られる予測分布は、従来の方法で作られる予測分布と比べて、良い予測結果を与える。5.以上の方法は、Jeffreysの事前情報を用いるベイズ予測法と、密接に関係している。現在、この方法論をさらに改良発展させることをめざしている。

The phenomenon of the future is predicted, and the basic problem of statistics is analyzed.しかしながら、このようなquestionをtakeり扱うThe prediction theory of statisticsは、Other statistics All methodologies are as follows: と比べて, 极めてPrimary stage stage, にあると言っても过言ではない.そのREASON のひとつは、それらにおいてThe common basic concept である"Udo" にphase When it is clear, the position of prediction is clear and clear. In recent years, the concept of "predictiveness" has been defined, and the prediction theory of statistics has been rapidly developed. The representative of this research is も, and the research team of このdisciplinary research group んできた has been selected for several years.そして, this year's research, において, prediction method った's own statistical prediction method をしし, その theory's meaning pay けを and えることにsuccess した. "Inferential Distributios for Non-Bayesian Predictive Fit" and "Inferential Distributios for Non-Bayesian Predictive Fit" are published by academic societies, research groups, etc. The original であるという evaluation 価を got ることができ, the academic journal に掲开される predetermined である. The outline of the predictive method is the nature of the prediction method, and the following is the general guide. 1. パラメトリックブートストラップ法で、観measurementできない変数値のappearance accuracyに关するprevious information collectionめる. 2. The forecasting process is based on the use of advance information, prediction and improvement, and the composition of the estimated distribution. 3. The calculation of the estimated distribution and the composition of the predicted distribution. 4. Count the predicted distribution, the predicted distribution, the predicted distribution, and the predicted result. 5. The above methods are based on Jeffreys’ prior information and prediction method, and the close relationship is based on. Now, the このmethodologyをさらに Improved Developmentさせることをめざしている.

项目成果

Hisataka Kuboki: "Inferential Distributios for Non-Bayesian Predictive Fit" Annals of the Institute of Statistical Mathematics.

Hisataka Kuboki：“非贝叶斯预测拟合的推理分布”统计数学研究所年鉴。