Bayesian inference and decision theory under shrinkage priors
| Project/Area Number |
16K00040
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Maruyama Yuzo 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (30304728)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 統計学 / ベイズ統計学 / 統計的決定理論 / ミニマクス性 / スタイン問題 / 許容性 / 予測分布 / ベイズ理論 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We have studied admissibility of generalized Bayes estimators of a multivariate normal mean vector, theta, in the presence of an unknown scale, sigma, under scaled squared error loss. we find classes of generalized Bayes estimators that are admissible within the class of equivariant estimators.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
データの背後に確率的な構造を想定する統計的モデルはデータから有用な結論を導くために広く使われている手法である．その中でも正規分布モデルは最も基本的であり，まず最初に妥当性が検討される重要なモデルである．そのパラメータ推定（特に平均）は長い歴史があり，多くの理論的な蓄積がある．しかし，その問題設定の簡単さにも関わらず理論的解明が不十分な問題が残されていた．そのような問題に対して，縮小型事前分布のもとでのベイズ推定量が理論的良さを持つことを示した．
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Report
(5 results)
Research Products
(15 results)
