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共分散構造モデルにおけるパラメータ推定法の効率評価

协方差结构模型中参数估计方法的效率评估

基本信息

批准号：
07780208
负责人：
山口和範
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Rikkyo 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：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07780208/
关键词：
共分散構造最尤推定頑健推定楕円分布族

项目摘要

共分散構造分析において最尤法による推測を行うとき、一般にデータ行列は多変量正規分布に従うと仮定される。正規性の仮定を用いる場合、他の分布を仮定した場合に比べ統計推測の理論展開が容易であり、またそれに伴う計算量も比較的少なくてすむ。しかし、データに少数の外れ値が混入しても推測結果に多大な影響を及ぼすなど欠点も指摘されており、現実のデータ対して安易に正規性の仮定を濫用するのは実際的ではない。また、ほとんどの市販の統計解析ソフトウェアには正規分布の仮定を用いた推定法が採用されている。また、頑健な推定法としてM.BrowneによるAsymptotic Distribution-Free法があるが、この推定法が十分に機能するためには標本が非常に大きいことが要求され、現実には適用できない場面が多い。本研究では、正規分布の仮定の代わりに楕円分布族を仮定した場合の共分散構造モデルのパラメータ推定に関する研究を行い、新しく提唱した計算量を軽減した推定量が、推定値を求めることが一般には容易でない最尤推定量と漸近的に同等になるために十分条件を得た。さらに、モンテカルロ実験により実用上問題となる小標本での効率評価を行い、推定の際に必要となる計算量が現在のコンピュータ環境において現実的であること、また、モンテカルロ実験の範囲では最尤推定量とほぼ同等の推定効率を持つことを示した。なお、結果の一部はすでに第50回ISI大会(北京)で公表済みである。残部は投稿準備中である。

Co-distribution structure analysis is the most important method to predict the number of rows and columns. When normality is used, its distribution is determined, and theoretical development is easier than statistical inference, and the calculation is less complicated. A small number of external factors are mixed into the estimation of the impact of the results and the lack of information on the safety and stability of the current situation. The statistical analysis of the market is based on the estimation of the normal distribution. Asymptomatic Distribution-Free Method: M.Browne, M. Browne, M. This paper studies the relationship between the regular distribution and the co-dispersion structure in the case of the regular distribution, and proposes the calculation quantity and the estimation value, which is generally easy to obtain, especially the estimation quantity and the estimation value. In addition, the calculation quantity necessary for the evaluation of the efficiency of the current environment is estimated, especially for the estimation of the efficiency of the current environment. The 50th ISI Conference (Beijing) was held in Beijing. The remaining parts of the manuscript are being prepared.