マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた誤分類誤差を含む分割表解析に関する研究

基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的包含误分类误差的列联表分析研究

基本信息

  • 批准号:
    16700264
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.22万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2004
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2004 至 2005
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

ベイズ推論では,観測データからの尤度とセル確率の事前分布より事後分布を導出するが,その際に多重積分の計算が必要である.しかしながら,誤分類誤差が観測データに含まれる場合,解析的な積分計算をすることは困難である.そこで,MCMC法の一つであるData Augmentation法を用いた事後分布導出アルゴリズムを与える.また,複雑な統計モデルを考える場合,MCMC法によるモデルパラメータの事後分布推定には,多大な時間を要することが予想される.そこで,グラフィカルモデルで表現される確率変数間の従属(独立)関係を利用した,効率的推定アルゴリズムの開発について考える.特に,本研究では特に分割可能モデルと呼ばれるグラフィカルモデルのサブモデルを仮定し,そのモデルの性質を利用した局所推定(local estimation)によるData Augmentation(LCDA)法を提案し,その推定性能を調べるために数値実験をおこなった.この結果を論文としてまとめ発表した.欠測値データを含む場合の解析法として上で述べたベイズ推定のほかに,尤度原理に基づく推定法がある.この推定値を求める反復アルゴリズムとして,安定で頑健であるEMアルゴリズムがある.しかし,このアルゴリズムの問題点として収束が遅いということがあり,それを改良すべく,数値解析の分野で用いられている加速法を組み込んだ改良EMアルゴリズムを提案し,理論的検証および数値実験による評価においてその有効性を示すことができた.この結果を論文としてまとめ発表した.
It is necessary to calculate the multiple integral when the prior distribution of the accuracy rate of the measurement is derived. When misclassification errors are included, analytical integrals are difficult to calculate. MCMC method is used to derive the post-event distribution. In the case of complex statistics, the MCMC method is used to estimate the posterior distribution of the complex statistics. For this reason, the probability of occurrence of a certain number of independent relationships is used to estimate the probability of occurrence. In particular, this study proposes the Data Augmentation(LCDA) method for the determination of the properties of a particular segment by using local estimation. The result of this paper is that it is difficult to find a way to solve the problem. The analytical method for the case where the value of the measurement is insufficient and the value of the measurement is not sufficient, especially the basic estimation method based on the principle of the measurement. This presumption is based on the assumption that stability will not be affected. In this paper, we propose a new method for solving the problem of EM failure, which is based on the theory of EM failure and the theory of EM failure. The result of this paper is that it is difficult to find a way to solve the problem.

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improving convergence rate of the EM algorithm
提高EM算法的收敛速度
Data augmentation algorithm for graphical models with missing data
缺失数据图模型的数据增强算法
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  • DOI:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    兼田 千雅;井林 宏文;鈴木 雄也;黒田 正博;大石 直記;峰野 博史
  • 通讯作者:
    峰野 博史

黒田 正博的其他文献

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  • 资助金额:
    $ 1.22万
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