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種々のモデルにおける条件付最尤法の性能と数理

条件最大似然法在各种模型中的性能和数学

基本信息

批准号：
63530016
负责人：
柳本武美
金额：
$ 0.58万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

統計データ処理技法の進歩の1つに多くの層のあるデータの処理がある。データには従来考えられていたよりも多くの母数を含むモデルが有用であることが分ってきた。多くの母数は全く別個ではなくて何らかの関連がある。ここではブロック毎に異なるがその役割は同じ場合を扱った。多母数モデルの処理技術の1つに条件付推論がある。ところが条件付推論では尤度の1部のみを使うために、情報のロスが論じられてきた。報告者はこれに対してある条件の下では条件付推論がより良くなることを主張した。そのための条件は少しきついが、極めて当然の要求であり、実際の重要な統計モデルがその条件を満たす。もう1つの従来の研究は大所高所からの研究ばかりで、数値的レベルにまで到っていない。これらの2点を克服すべく、具体的な分布を仮定して、数値的レベルで条件付き最尤推定量の良さを示した。ここ数年の研究は一応成功裡にまとめることができた。しかしながらこの研究は実質的ではあったが、見通しに欠けるうらみがあった。そこで統計的推論の基本に立って研究を見直すことにより、新しい視点を獲得した。それは条件付推論が専ら一部の母数にのみ関心が払われていたのに対し、統計モデルのすべての母数の推論に用いることである。経験的、直観的には理解されていたこの新しい視点が次の進歩を促すことを期待して、研究を継続している。

Statistical processing techniques are as follows.データには従来考えられていたよりも多くの mother number を contain むモデルが useful であることが分ってきた. The mother number of many is the same as the other one.ここではブロック毎にdifferent なるがそのservice cut は Same as the occasion を扱った. The processing technology of polynomial number モデルの1つにconditional inference is がある.ところがconditions pay inference では优多の1部のみを使うために, information のロスが论じられてきた. Reporter はこれに対してあるconditionsの下ではconditions pay inference がより好くなることをassert した.そのためのconditionsは小しきついが, 极めてOf courseのRequirementsであり, 実记のimportantなstatisticsモデルがそのconditionsを満たす.もう1つの従来の研究は大多高所からの研究ばかりで, numerological value of レベルにまで to っていない.これらの2-point を overcome すべく, specific な distribution を仮determination して, numerical value レベルでcondition pay きmost especially estimated quantity のgood さをshow した. After several years of research, the success of this project has been achieved.しかしながらこの研究は実性的ではあったが、见通しにowedけるうらみがあった.そこでThe basics of statistical inference are established and studied, and the new viewpoints are obtained.それはconditional inferenceが専ら一の女NUにのみcareが払われていたのに対し、statistics モデルのすべてのprimary number の inference に用いることである. The 経験, direct view of the には understanding されていたこの新しいviewpoint が时の进歩を Promotion すことをexpect して, research を継続している.