Research on new developments of theory of statistical inference and their applications o
统计推断理论新进展及其应用研究
基本信息
- 批准号:22K11928
- 负责人:
- 金额:$ 2.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
線形混合モデルを用いた小地域推定における問題の一つとして,ベンチマーク問題がある。これは各地域の経験最良線形予測値を全範囲で合算すると全範囲における標本平均と一致しないという問題であり,解決法の一つはベンチマーク制約のもとでのベイズ解を用いることである。しかしこの方法ではすべての地域の予測値を均等に調整することになり,地域による推定誤差などが反映されない。そこで,ある重み付け線形縮小予測量を考え,その平均2乗誤差をベンチマーク制約の下で最小になるような重みを求め母数を推定量で置き換えた方法を,ベンチマーク経験線形縮小予測量(BELS)と名付けて提案した。この方法の良さは,小地域のデータに応じて縮小の程度を調整できる点であり,データがモデルから離れているような小地域についてはより大きく全体平均の方へ近づけるような調整がなされる。このことは,モデルから外れたデータに対しても全体平均が安定している限りロバストな予測値を与えることを意味する。本研究課題では,新たに提案されたBELSの予測誤差に関して,分布を仮定しないノンパラメトリックな設定のもとで平均2乗誤差の2次漸近近似を求め,その2次漸近不偏推定量を導出した。数値的な検討とともに家計調査における県別教育費のベンチマーク推定に適用し,提案手法の良さを確認することができた。平均行列の縮小推定に関して,Efron-Morris推定量とJames-Stein推定量の加重平均を考え,そのときの重みをリスク関数の不偏推定量を最小化することによって求め,ミニマックス性を示した。また共分散行列が未知のとき事前分布を上手にとることによって一般化ベイズ推定量が明示的に与えられることを示し,リスクの不偏推定量を評価することによってミニマックス性の条件を求めた。
Linear mixture is used to estimate the problem of small areas. The best linear prediction value for each region is calculated in the whole range. The average value is consistent in the whole range. The solution is to solve the problem in the middle. This method is based on the estimation error of the region. For example, the average 2-digit error is determined by calculating the minimum weight and the number of parameters. For example, the average 2-digit error is determined by calculating the number of parameters. This method is good, small area of the data is reduced to adjust the degree of adjustment, small area of the data is separated from the middle of the small area of the data is large, the overall average of the square near the adjustment. This means that the average value of the total population is stable and that the estimated value of the population is stable. This paper proposes a new method for estimating the prediction error of BELS, which is to determine the distribution of BELS, and to obtain the second order asymptotic approximation of the mean 2-order error. The number of family planning survey, the number of family planning survey, the number of family planning survey Average row reduction estimation is related to Efron-Morris estimation, James-Stein estimation, weighted average estimation, weight estimation, unbiased estimation, minimization, and property estimation. A generalized predication quantity is an explicit predication quantity, and an unbiased predication quantity is an evaluation condition.
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)
データサイエンスと線形代数
数据科学和线性代数
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ohigashi Tomohiro;Maruo Kazushi;Sozu Takashi;Gosho Masahiko;檀 寛成,楠木 祥文;木村俊,竹田晃人,岩崎唯史;久保川達也
- 通讯作者:久保川達也
Bayesian predictive density estimation for a Chi-squared model using information from a normal observation with unknown mean and variance
使用来自均值和方差未知的正常观测的信息对卡方模型进行贝叶斯预测密度估计
- DOI:10.1016/j.jspi.2021.07.004
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0.9
- 作者:Hamura Yasuyuki;Kubokawa Tatsuya
- 通讯作者:Kubokawa Tatsuya
Covariance based moment equations for improved variance component estimation
用于改进方差分量估计的基于协方差的矩方程
- DOI:10.1080/02331888.2022.2144856
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:1.9
- 作者:S. Chaudhuri;T. Kubokawa; S. Sugasawa
- 通讯作者:S. Sugasawa
Bayesian predictive density estimation with parametric constraints for the exponential distribution with unknown location
具有参数约束的贝叶斯预测密度估计,用于未知位置的指数分布
- DOI:10.1007/s00184-021-00840-3
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0.7
- 作者:Hamura Yasuyuki;Kubokawa Tatsuya
- 通讯作者:Kubokawa Tatsuya
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久保川 達也其他文献
Minimax multivariate empirical Bayes estimators under multicollinearlity
多重共线性下的极小极大多元经验贝叶斯估计
- DOI:
- 发表时间:
2005 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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M. S. Srivastava and T. Kubokawa
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- DOI:
- 发表时间:
2007 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
T.Kubokawa;M.S.Srivastava;T.Kubokawa;久保川 達也;T. Kubokawa - 通讯作者:
T. Kubokawa
期待誤判別確率に基づく変数選択規準の提案とその漸近的性質
基于预期误分类概率及其渐近性质的变量选择标准的提出
- DOI:
- 发表时间:
2012 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
兵頭 昌;久保川 達也 - 通讯作者:
久保川 達也
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{{ truncateString('久保川 達也', 18)}}的其他基金
New development of shrinkage estimation methods in statistical inference
统计推断中收缩率估计方法的新进展
- 批准号:
18K11188 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
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$ 2.58万 - 项目类别:
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- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
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多変量回帰モデルにおける推定理論の展開とその応用に関する研究
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- 批准号:
06780211 - 财政年份:1994
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
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- 批准号:
05780207 - 财政年份:1993
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
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- 批准号:
03740103 - 财政年份:1991
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
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- 批准号:
01740116 - 财政年份:1989
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)