2006 Fiscal Year Annual Research Report
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18730146
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
難波 明生 神戸大学, 経済学研究科, 助教授 (60324901)
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| Keywords | バッギング / リサンプリング / ブートストラップ |
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| Research Abstract |
本年度は研究実施計画にも記したように、バッギングの基本的な性質を知るために、関連した文献のサーベイを行なった。また、バッギングリサンプリングに基づく理論であるため、ブートストラップ、サブサンプリング等、バッギング以外のリサンプリング法についても、サーベイを行なった。このサーベイの結果として以下の事が分かった。
1.ブートストラップ法が大標本において漸近的に有効である(つまり、推定量の分布がブートストラップ法で近似できる)場合には、バッギングを行なっても推定量の性質は漸近的には改善されないことが分かった。しかしながら、ブートストラップ法が漸近的に有効である場合でも、小標本においては推定量の平均自乗誤差が改善される可能性がある。
2.ブートストラップ法が漸近的にに有効でない場合でも、サブサンプリング等のリサンプリング法を用いれば推定量の分布を近似できる可能性がある。このようなケースにおけるバッギングの効果に関しては、いくつからの文献で研究が行なわれているものの、現在のところ未知である部分が多い。このようなサブサンプリングが有効な場合でも、バッギングを用いることで、小標本において推定量の平均自乗誤差が改善される可能性がある。
以上のサーベイの結果を踏まえ、Andrews(2000)で提案されたブートストラップ法による分布の近似が漸近的に有効でない推定量を例にとり、バッギングの効果を検証した。結果として、この推定量に対しても、バッギングを行なうことで平均自乗誤差を改善できる可能性がある事が示された。
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