線形回帰モデルのベイズ最適な予測法に関する研究

• 鈴木 友彦

  キャノン株式会社

• 後藤 正幸

  早稲田大学

• 俵 信彦

  武蔵工業大学

書誌事項

タイトル別名

• A Study on Bayes Optimal Prediction for Linear Regression Models
• センケイ カイキ モデル ノ ベイズ サイテキ ナ ヨソクホウ ニ カンスル ケンキュウ

抄録

本報では, 線形回帰モデルを用いた予測問題において, 計算量を抑えた近似ベイズ最適な予測アルゴリズムを提案する.近年, 線形回帰モデルの推定方法として, 統計的モデル選択が幅広く研究され, 予測問題に応用されている.しかし, 選択されたモデルに予測値が大きく依存することから, モデルによっては, 予測の精確さが悪くなるという問題を含んでいる.そこで本報ではまず, 線形回帰モデルを用いた予測問題に限定した場合, ベイズ決定理論を導入し, 複数のモデルの混合モデルを用いて予測を行うことが, 平均損失最小となることを示す.しかし, 混合モデルの計算複雑となるため, 漸近近似的に計算量を抑えた予測法の提案を行う.シミュレーション実験の結果から, 提案予測法は, 精度・真度ともに, 従来法と比較して, より有効であることが明らかとなった.

収録刊行物

• 日本経営工学会論文誌

  日本経営工学会論文誌 51 (1), 59-69, 2000

  公益社団法人 日本経営工学会

キーワード

• 回帰分析
• 統計的モデル選択
• ベイズ決定理論
• 混合モデル

詳細情報

• CRID: 1390001205506561152
• NII論文ID: 110003945467
• NII論文ID: 10020376615
• NII論文ID: 10010868431
• NII書誌ID: AN10561806
• DOI: 10.11221/jima.51.59
• ISSN: 21879079
• ISSN: 13422618
• NDL書誌ID: 5367031
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5367031
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可