Research on Bayes inference in non-regular models in a wide sense
广义非正则模型贝叶斯推理研究
基本信息
- 批准号:19K11850
- 负责人:
- 金额:$ 2.91万
- 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:2019
- 资助国家:日本
- 起止时间:2019-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
統計学の応用分野においてパレート(Pareto)分布は重要な役割を果す. 実際, 経済学, 物理学, 水文学, 地質学, 天文学等の分野において用いられている。一方、理論的観点から正則な面を部分的にもつ広義の非正則モデルは、特に非正則な面が既知の場合には正則モデルになり、また、正則な面が既知の場合には非正則モデルになるので、正則と非正則の双方をつなぐモデルとして重要である。そして、そのモデルの典型としてパレート分布を含む切断指数型分布族のモデルが考えられるが、切断母数γと局外母数θをもつ切断分布族において分布族を切断指数型に制約することが本質的なのかという問題も生ずる。今年度は、局外母数θと切断母数γをもつ一般の下側切断分布族において, θが既知または未知の場合にγのベイズ推定量の確率展開を求め, θが既知のときのγのベイズ推定量に対するθが未知のときのγのベイズ推定量の2次の漸近損失を、2次の漸近分散の差として求めた。その際、未知の母数θをθの最尤推定量で代用した。また、下側切断分布族の場合の結果は下側切断指数型分布族の場合を系として含み 基本的な構造は変わらないことを示し、例として切断コーシー分布の場合を挙げた。従って切断分布族を指数型に限定する必要がないことが示されたので、本成果によってt分布を含む広範囲の分布によるモデルの構造が明確化されたとともに適用可能な応用範囲も広くなった。また、切断指数型に制限することが本質的でないことも明きらかにになった。
帕累托分布在统计学应用领域中发挥着重要作用。事实上,它被应用于经济学、物理学、水文学、地质学和天文学等领域。另一方面,从理论角度来看,具有一些规则曲面的广义非规则模型就成为规则模型,特别是如果非规则表面已知,那么它作为模型就很重要;连接常规和非常规系统。这种模型的典型示例是具有包括帕累托分布的截断指数分布族的模型,但是在具有截断参数γ和局部参数θ的截断分布族中,可以将分布族约束为截断指数还出现了它是否必要的问题。今年,在具有局外参数 θ 和截断参数 γ 的一般下截断分布族中,我们将计算当 θ 已知或未知时 γ 的贝叶斯估计量的概率展开,以及贝叶斯的二阶渐近损失当 γ 的贝叶斯估计量 θ 未知时,γ 的估计量计算为二阶渐近方差之间的差。此时,未知参数θ被替换为θ的最大似然估计量。另外,下截断分布族的结果包括下截断指数分布族作为一个系统,表明基本结构保持不变,并以截断柯西分布为例。因此,表明不需要将截断分布族限制为指数型,这一结果阐明了包括t分布在内的广泛分布的模型结构,也拓宽了适用的应用范围。还清楚的是,不必将该方法限制为截断索引类型。
项目成果
期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Multiple outlier detection test with PCA in high-dimension, low-sample-size settings
在高维、低样本量设置中使用 PCA 进行多重离群值检测测试
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:中山優吾;矢田和善;青嶋誠
- 通讯作者:青嶋誠
高次元スパースPCAの一致性とその応用
高维稀疏PCA的一致性及其应用
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:中山優吾;矢田和善;青嶋誠;小池健一・橋本慎太郎;矢田和善・石井晶・青嶋誠;矢田 和善・青嶋 誠
- 通讯作者:矢田 和善・青嶋 誠
強スパイク固有値モデルにおける高次元一標本検定とその応用について
高维单样本检验及其在强尖峰特征值模型中的应用
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ishii Aki;Yata Kazuyoshi;Aoshima Makoto;青嶋誠・石井晶・矢田和善;赤平 昌文;江頭 健斗・矢田 和善・青嶋 誠;小池健一・橋本真太郎;赤平 昌文;赤平 昌文;小池 健一;石井 晶・矢田 和善・青嶋 誠
- 通讯作者:石井 晶・矢田 和善・青嶋 誠
Attainments of the Bayesian information bounds for escort distribution
护航分发的贝叶斯信息界限的实现
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:伴野創志;小池健一
- 通讯作者:小池健一
Bobrovsky-Mayer-Wolf-Zakaiの下界の改良
Bobrovsky-Mayer-Wolf-Zakai 下界的改进
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ishii Aki;Yata Kazuyoshi;Aoshima Makoto;青嶋誠・石井晶・矢田和善;赤平 昌文;江頭 健斗・矢田 和善・青嶋 誠;小池健一・橋本真太郎
- 通讯作者:小池健一・橋本真太郎
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赤平 昌文其他文献
Sufficieny conditions for the asymptoticnormality of estimators in the error-in-variables model
变量误差模型中估计量渐近正态性的充分条件
- DOI:
- 发表时间:
2007 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
大貫光隆;赤平 昌文 - 通讯作者:
赤平 昌文
Two-stage sequential estimation procedures for the uniform distribution(Sequential Analysis and Statistical Inference)
均匀分布的两阶段序贯估计程序(序贯分析和统计推断)
- DOI:
- 发表时间:
1993 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
赤平 昌文 - 通讯作者:
赤平 昌文
Comparison of the risks of set estimation procedures in testing (Approximations to the Statistical Distributions)
测试中集合估计程序的风险比较(统计分布的近似值)
- DOI:
- 发表时间:
2003 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
舞原 寛祐;赤平 昌文 - 通讯作者:
赤平 昌文
Painleve Equations through Symmetry
通过对称性得出 Painleve 方程
- DOI:
- 发表时间:
2004 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
福永健次;栗本 哲;竹内 啓;赤平 昌文;季 衛東;M.Noumi - 通讯作者:
M.Noumi
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$ 2.91万 - 项目类别:
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統計的推定論における漸近的性質に関する研究
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相似海外基金
Development of Universal Theory in Constructing Objective Priors in Classical and Quantum Statistical Models
在经典和量子统计模型中构建客观先验的普遍理论的发展
- 批准号:
19K11860 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 2.91万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
The clarification of hierarchical structure of statistical deficiency
统计缺陷层次结构的澄清
- 批准号:
15K11992 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 2.91万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
The clarification of non-regular structure in statistical inference and its applications
统计推断中非正则结构的澄清及其应用
- 批准号:
23340022 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 2.91万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Statistical estimation of non-regular case by Bayesian approach
贝叶斯方法对非常规情况的统计估计
- 批准号:
22740053 - 财政年份:2010
- 资助金额:
$ 2.91万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
The clarification of the structure of the inverse problem in statistics and its applications
统计学中反问题结构的阐明及其应用
- 批准号:
21650063 - 财政年份:2009
- 资助金额:
$ 2.91万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research