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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 2018-09.pdf | 1.34 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | スパース推定における情報量規準 (量子統計モデリングのための基盤構築) |
| 著者: | 梅津, 佑太  |
| 著者名の別形: | Umezu, Yuta |
| 発行日: | Jan-2017 |
| 出版者: | 京都大学数理解析研究所 |
| 誌名: | 数理解析研究所講究録 |
| 巻: | 2018 |
| 開始ページ: | 116 |
| 終了ページ: | 130 |
| 抄録: | スパース推定は推定関数に適切な罰則項を付加することでパラメータ推定と変数選択を同時に実行できる手法であり, 生命科学や機械学習, 統計解析などで広く利用されている. これまで, スパース推定により得られる推定量の統計的性質やパラメータ推定のためのアルゴリズムなどの観点からSCADやMCPなどの様々な罰則項が提案されてきた. 本稿では, これらを含むスパース推定法により得られる推定量の漸近的性質について解説する. また, 一般化線形モデルを用いた際のスパース推定において, 情報量規準AICを用いた調整パラメータの選択法を紹介する. |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/231717 |
| 出現コレクション: | 2018 量子統計モデリングのための基盤構築 |
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