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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：
黒田正博
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Okayama University of Science
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.

In the course of the discussion, the distribution of the accuracy rate in advance, the distribution after the event, the calculation of multiple positive components and the calculation of necessary information. There is an error in the classification of errors. There are some problems in the analysis of the calculation of the data. In the MCMC method, the Data Augmentation method was used to distribute the information after the event. According to the MCMC method, the distribution of statistical data is presumed to be accurate, and how long it takes to calculate the number of times you want to. The presumption of the accuracy rate between the number of errors (independent), the presumption of the rate of failure, the rate of failure, the rate of confirmation, the rate of confirmation, the rate of certainty, the presumption of the rate, and the presumption of the rate. In this study, the proposed Data Augmentation (LCDA) method may be used to determine the performance of the proposed Data Augmentation (LCDA) method. The results show that the table is full of information and information. In the analytical method, it is stated that the presumption is not valid, especially the principle of the method of presumption. The presumption is not valid in any way, and it is necessary to settle the EM problem. In this paper, we use the accelerated method to solve the problem that we have proposed to improve the quality of EM. In this paper, we use the method of accelerated method to solve the problem that we need to improve the number of problems. The results show that the table is full of information and information.