课题基金 / 基金详情

関係データに関するベイズ縮小推定

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
负责人:
湯浅 良太
金额:
$1.33万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份:
2022
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-08-31 至 2024-03-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
当該年度は、行列データに対する縮小推定に関しての研究とテンソルデータでの時系列構造を活かした統計モデリングに関する研究を行った.行列データに対する縮小推定量では、一般化ベイズ推定量と呼ばれる、良い精度や良い性質を持ち得るが実際に計算するには多重積分に関して困難さを伴うような推定量がある. この一般化ベイズ推定量が積分を含まないような形で表せるようなものを考えた. この成果は国際学術誌Journal of Statistical Planning and Inferenceに掲載された.行列データは、1つのベクトルに並べなおすことでベクトルデータとみなす事ができる. 全てのデータが似たような性質を持っている場合にはベクトルにして縮小推定を行う事が良く、行列の構造に応じてデータの性質が異なる場合には行列としての縮小を行う方が良い. どちらが良いかをデータが決めるような推定量を提案した. サンプルサイズより次元が小さい場合にも良い性質を持ち得ることが分かった. 数値実験からも想定した性質が確かめられた. この成果は国際学術誌Journal of Multivariate Analysisに掲載された.テンソルデータに対しては、Tucker分解と呼ばれる分解を用いたベイズモデリングを考え、数値実験を行っている. ベイズモデリングを行う上で重要となる一意性の問題も考慮した上で、数値実験を行いながら修正を行っている段階である. 修正の後、今後学会での発表や国際学術誌への投稿を行いたいと考えている.
英文摘要
当該年度は、行列データに対する縮小推定に関しての研究とテンソルデータでの時系列構造を活かした統計モデリングに関する研究を行った.行列データに対する縮小推定量では、一般化ベイズ推定量と呼ばれる、良い精度や良い性質を持ち得るが実際に計算するには多重積分に関して困難さを伴うような推定量がある. この一般化ベイズ推定量が積分を含まないような形で表せるようなものを考えた. この成果は国際学術誌Journal of Statistical Planning and Inferenceに掲載された.行列データは、1つのベクトルに並べなおすことでベクトルデータとみなす事ができる. 全てのデータが似たような性質を持っている場合にはベクトルにして縮小推定を行う事が良く、行列の構造に応じてデータの性質が異なる場合には行列としての縮小を行う方が良い. どちらが良いかをデータが決めるような推定量を提案した. サンプルサイズより次元が小さい場合にも良い性質を持ち得ることが分かった. 数値実験からも想定した性質が確かめられた. この成果は国際学術誌Journal of Multivariate Analysisに掲載された.テンソルデータに対しては、Tucker分解と呼ばれる分解を用いたベイズモデリングを考え、数値実験を行っている. ベイズモデリングを行う上で重要となる一意性の問題も考慮した上で、数値実験を行いながら修正を行っている段階である. 修正の後、今後学会での発表や国際学術誌への投稿を行いたいと考えている.
期刊论文(3)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
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: --
作者: [Yuasa Ryota, Kubokawa Tatsuya, 湯浅 良太]
通讯作者: 湯浅 良太
Generalized Bayes estimators with closed forms for the normal mean and covariance matrices
正态均值和协方差矩阵的具有闭合形式的广义贝叶斯估计量
DOI: 10.1016/j.jspi.2022.06.007
发表时间: 2023
期刊: Journal of Statistical Planning and Inference
影响因子: 0.9
作者: [Yuasa Ryota, Kubokawa Tatsuya]
通讯作者: Kubokawa Tatsuya
Weighted shrinkage estimators of normal mean matrices and dominance properties
正态平均矩阵和优势特性的加权收缩估计器
DOI: 10.1016/j.jmva.2022.105138
发表时间: 2023
期刊: Journal of Multivariate Analysis
影响因子: 1.6
作者: [Yuasa Ryota, Kubokawa Tatsuya]
通讯作者: Kubokawa Tatsuya
高次元データにおける平均, 分散共分散行列の縮小推定
  • 批准号:
    19J22203
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 资助金额:
    $2.18万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    湯浅 良太
  • 依托单位:
海外基金