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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 2047-04.pdf | 828.92 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | スパースな統計モデルの周辺尤度に対する漸近展開について (Bayes Inference and Its Related Topics) |
| 著者: | 宮田, 庸一  |
| 著者名の別形: | Miyata, Yoichi |
| 発行日: | Oct-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: | 2047 |
| 開始ページ: | 29 |
| 終了ページ: | 38 |
| 抄録: | チューニングパラメーターがLASSOなどの罰則付き推定量の振る舞いに大きな影響を与えることはよく知られた事実である. 階層的なベイズアプローチにおいては, 標本が生成されるモデルに対応する周辺尤度の近似を最大にするチューニングパラメーターを選ぶ. 本稿においては, いくつかの階層的なベイズアプローチを説明するとともに, Ll罰則に対応する事前分布を用いたときの周辺尤度に対するラプラス近似に関する結果を紹介する. さらに線形モデルの下での周辺尤度に対するラプラス近似の誤差を, シミュレーションにより確認する. |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/237027 |
| 出現コレクション: | 2047 Bayes Inference and Its Related Topics |
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