ミニマックスなベイズ予測分布の構成法とモデル選択への応用

极小极大贝叶斯预测分布的构建方法及其在模型选择中的应用

基本信息

  • 批准号:
    15J09302
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.09万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2015-04-24 至 2017-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

1.観測量と予測量の分布が異なる状況での予測分布の性質およびモデル選択規準の研究を行った論文が論文誌Statistica Sinicaに採択された.実用において観測量と予測量の分布が異なる状況はしばしば生じる.この論文では観測量と予測量の分布が異なる状況でのベイズ予測分布の性質を調べ,ベイズ予測分布に基づく情報量規準を導出した.2.関数予測の統計学的な定式化および良い関数予測方法の提案を行った.近年,観測量や予測量が関数の形で表現される関数データ解析とよばれる手法が注目されている.我々は関数予測の数理統計的な定式化を行い,真の関数がソボレフクラスとよばれる微分可能な関数族に含まれる場合に雑音が小さくなる極限のもとでの良い関数予測方法を提案した.我々の提案する関数予測方法は,真の関数の滑らかさなどという情報を観測から推定することができる非常に強力な方法となっている.また,縮小型事前分布の事後分布からの完全抽出を利用することで,提案手法の効率的な計算方法を構築した.結果をまとめ,論文誌に投稿し,現在リバイズ中である.3.ノンパラメトリックモデルにおける実用的な推定手法の考察を行った.ノンパラメトリックモデルはモデルに対して非常に弱い仮定しか置かないため,応用上非常に重要である.しかし,既存のノンパラメトリック手法の多くの理論保証は雑音の分散が小さくなるという極限に強く依存しているため,既存のノンパラメトリック手法の多くは現実的に機能しないのが現状である.我々は推定したい量のエネルギーと雑音の分散の比に着目し,この比に対する極限のもとで良いノンパラメトリック手法を考察した.特に,この極限のもとでは,推定したい量のエネルギーと雑音の分散の比に対して事前分布を導入したベイズ的手法がミニマックス最適であることを示した.
1. To measure the distribution, to select the standard, to study, to write, to write, to Statistica Sinica, to measure the distribution, to measure the distribution. According to the standard of the amount of information on the basis of the distribution of information, the standard is very accurate. 2. In recent years, we have been able to measure the number of people to measure the number of people. In recent years, we have been able to measure the number of people to measure the number of people. In recent years, we have been able to measure the number of people to measure the number of people. In recent years, we have been able to measure the number of people to measure the number of figures. In recent years, we have been able to measure the number of data in the form of data, showing how to analyze the number of data. We are interested in calculating the number of people in mathematical statistics. The number of real data is different from that of the normal family. It is possible that the number of people in the family may be different from each other. I propose that the number of proposals should be given to the method. I propose that the number of methods should be given, and that the true number of slips would not be valid. The small-scale pre-distribution and post-event distribution has been completely extracted. The method of calculating the accuracy of the proposal method has been used to calculate the accuracy of the proposal. Results the results show that the contributions have been completed, and they are now in good condition. 3. The presumption technique used in the investigation of the presumption method used by the doctor is very weak, and it is very important to use it. There is a lot of evidence that there is a strong dependence on the number of devices that exist. We presume that the amount of noise is lower than that of the eye. This is the best way to determine the accuracy of the method. In particular, it is presumed that the amount of the sound is scattered in advance, and the method is distributed in advance.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Minimax Predictive Distributions in l_2
l_2 中的极小极大预测分布
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Teruyuki Isagawa;Ryuzo Ohno;Yurika Yokoyama;諫川輝之,大野隆造,横山ゆりか;笠松和也;笠松和也;笠松和也;笠松和也;Yasuna Hashimoto;Yasuna Hashimoto;笠松和也;笠松和也;橋本泰奈;笠松和也;笠松和也;笠松和也;笠松和也;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
  • 通讯作者:
    Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
Bayesian predictive distributions in nonparametric function prediction
非参数函数预测中的贝叶斯预测分布
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Teruyuki Isagawa;Ryuzo Ohno;Yurika Yokoyama;諫川輝之,大野隆造,横山ゆりか;笠松和也;笠松和也;笠松和也;笠松和也;Yasuna Hashimoto;Yasuna Hashimoto;笠松和也;笠松和也;橋本泰奈;笠松和也;笠松和也;笠松和也;笠松和也;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
  • 通讯作者:
    Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
Shrinkage priors for nonparametric estimations
非参数估计的收缩先验
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Teruyuki Isagawa;Ryuzo Ohno;Yurika Yokoyama;諫川輝之,大野隆造,横山ゆりか;笠松和也;笠松和也;笠松和也;笠松和也;Yasuna Hashimoto;Yasuna Hashimoto;笠松和也;笠松和也;橋本泰奈;笠松和也;笠松和也;笠松和也;笠松和也;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
  • 通讯作者:
    Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
Information criteria for prediction when the distributions of current and future observations differ
当当前和未来观测值的分布不同时进行预测的信息标准
  • DOI:
    10.5705/ss.202015.0380
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Hoshi M;Rakhypbekov T,Chaizhunusova N;Uzbekov D;Saimova A;Karkhanova Y;Shabdarbaeva D;Kolbayenkov A;Mazhin S;Zhumadilov K;Ohtaki M;Otani K;Satoh K;Fujimoto N;Kawano N;Endo S;Shichijo K;Nakashima M;Takatsuji T;Nobuo Inoue K;Sakaguchi A;Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
  • 通讯作者:
    Keisuke Yano and Fumiyasu Komaki
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    矢野 恵佑

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