種々のモデルにおける条件付最尤法の性能と数理

条件最大似然法在各种模型中的性能和数学

基本信息

批准号：
63530016
负责人：
柳本武美
金额：
$ 0.58万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

統計データ処理技法の進歩の1つに多くの層のあるデータの処理がある。データには従来考えられていたよりも多くの母数を含むモデルが有用であることが分ってきた。多くの母数は全く別個ではなくて何らかの関連がある。ここではブロック毎に異なるがその役割は同じ場合を扱った。多母数モデルの処理技術の1つに条件付推論がある。ところが条件付推論では尤度の1部のみを使うために、情報のロスが論じられてきた。報告者はこれに対してある条件の下では条件付推論がより良くなることを主張した。そのための条件は少しきついが、極めて当然の要求であり、実際の重要な統計モデルがその条件を満たす。もう1つの従来の研究は大所高所からの研究ばかりで、数値的レベルにまで到っていない。これらの2点を克服すべく、具体的な分布を仮定して、数値的レベルで条件付き最尤推定量の良さを示した。ここ数年の研究は一応成功裡にまとめることができた。しかしながらこの研究は実質的ではあったが、見通しに欠けるうらみがあった。そこで統計的推論の基本に立って研究を見直すことにより、新しい視点を獲得した。それは条件付推論が専ら一部の母数にのみ関心が払われていたのに対し、統計モデルのすべての母数の推論に用いることである。経験的、直観的には理解されていたこの新しい視点が次の進歩を促すことを期待して、研究を継続している。

统计数据处理技术的进步之一是使用许多层的数据处理。该数据已被证明对具有比以前想象的更多参数的模型有用。许多数字不是完全分开的，而是有某种关系。在这里，我们处理每个块角色不同的情况，但是块具有相同的功能。多参数模型的处理技术之一是条件推断。但是，在有条件的推理方面，已经讨论了信息丢失，因为它仅使用了可能性的一部分。记者认为，在某些条件下有条件推理会更好。这样的条件有些苛刻，但它们是非常明显的要求，实际的重要统计模型满足了条件。另一项常规研究仅是从高级研究中进行的，尚未达到数值水平。为了克服这两个点，我们已经显示了数值级别的条件最大似然估计量的优点，假设是具体的分布。在过去的几年中，研究已成功编译。但是，这项研究很重要，但缺乏前景。因此，通过根据统计推理的基础进行审查研究，我们获得了新的观点。这是用它来推断统计模型中的所有参数，而条件推理仅与某些参数有关。研究继续进行，希望这种新的观点在经验和直觉上理解，它将鼓励进一步的进步。