2000 Fiscal Year Annual Research Report
関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性の検証
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12480063
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高際 睦 慶應義塾大学, 理工学部, 助手 (30306849)
神保 雅一 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (50103049)
清水 邦夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60110946)
加藤 剛 早稲大学, 政治経済学部, 講師 (40267399)
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| Keywords | 情報量 / Kullback-Leibler / 内連性 / モデル選択 |
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| Research Abstract |
本研究計画の初年度として,それぞれの分担者のこれまでの研究の延長線上で,Kullback-Leibler情報量の有効性の検証を開始した.
1.モデル選択
統計的モデル選択に対してKullback-Leibler情報量が有効であることは,すでにさまざまな場面で検証されているが,離散的のモデルの場合にはAICのように漸近近似に依存する方法はあまり有効でない.その代りとなるブートストラップ法を提案し,その有効性を検証した.
2.ニューラルネットワーク
学習アルゴリズムの一つとしてのニューラルネットワークでも最大の問題はモデル選択であり,Kullback-Leilber情報量が重要な役割を果たすことを実証した.
3.実験計画
実験計画においても,情報量によって取得できる情報の量を評価する試みを開始した.
4.統計的推測
松下の類似性の距離など,Kullback-Leibler情報量と類似の量があるが,それとの有効性の比較をおこなった.
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[Publications] 柴田里程: "情報量基準によるモデル選択"電子情報通信学会論文誌. J83-A. 605-611 (2000)
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[Publications] 柴田里程,上辻茂男: "時系列モデルと学習-金融時系列と例として-"情報処理. 42. 27-31 (2001)
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[Publications] M.Mishima and M.Jimbo: "Recursive constructions for cyclic quasifram as..."Discrete Math. 211. 135-152 (2000)
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[Publications] M.Mishima,M.Jimbo and T.Shirakuro: "On the optimality of orthogonal arrays in case of"J.Statist.Plann.Inference. 88. 319-338 (2000)
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[Publications] M.Mimani,M.Shinigu S.N.Mishra: "ML and REML estimation of Matsusita's measure..."Americal Journal of Math and Mar.Sci. 20. 39-69 (2000)
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[Publications] Noda,K,Wu,Q.G.and Shimigu,K.: "Admissihility and Inadmissihility of a ..."Statistical panniy and Inference. 93. 197-210 (2001)
