2018 Fiscal Year Annual Research Report
Efficient Use of a Weakly Informative Prior: Bayesian Likelihood and the Unification of Multiple Sources of Information
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15K00061
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
柳本 武美 統計数理研究所, －, 名誉教授 (40000195)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ベイス推定 / 自然母数 / 高次元母数 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
この報告は、計算シミュレーションを追加するための延長申請に対するものである。従って研究の実績の骨子は既に報告している
当初の構想の中心であった e-混合ベイズ尤度についての性質と情報の統合に必要な信用領域の具体化から研究の研究は、想定通りに進んだ。ある程度の成果を得たが関係研究者を納得させるための詰めの作業に手こずっている。研究の対象が極めて基本的で独創性の高いテーマであったためある程度の困難は予想されたが、当初の予想以上である。時間をかけて内容を充実させるしかない。
Jeffreys'事前分布の利用に関して進展を見た。事後平均を求めることが、最尤推定量と深い関係を持つ事実があるからである。この点を具体的に追究する中で、同時に参照事前分布の利用が併合したアイデアとして生じてくる。ごく当然のアイデアであるが、具体的な導出推定量を比較すると予想以上の違いが観察される。更に実際的な適用分野ではある程度の事前情報は期待できるから、それを用いた事後平均が一層期待できる。昨年度にかけて順調に進んだ点として関連研究者から関心を持たれて共同研究が行えたことにある。研究の構想が明確であった点が功を奏した理由と考えている。作村(中央大・現法政大)、田畑(東京理大) との共研究を始めている。更に中央大と東京理大の院生のテーマとして参画を得た。既存の推定量とは異なる視点から、性能が良い推定量が導かれる結果を得た。
本年度には諸種の事情で実施できなかった追加シミュレーションの実施は大草(九州大)の協力を得て実施することができた。
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Research Products
(3 results)
