2023 Fiscal Year Annual Research Report
構造制約に着目した高次元カウントデータの未知母数推定法と不確実性評価法の構築
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19K20222
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
矢野 恵佑 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20806070)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 情報量規準 / 予測分布 / ベイズ統計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ベイズ予測分布に基づく予測モデルの評価法をさらに深化させた。ベイズ予測分布に基づく予測モデルの評価ではWidely Applicable Information Criterion (WAIC)が広く活用されている。昨年度、WAICの高次元モデルでの理論的な妥当性を示し、さらに深層学習を含む高次元モデルで効率的に計算する手法を提案し、これらをまとめた論文が今年度採択された。さらに、WAICを (1) 観測の重みが存在する、(2) 予測と観測の評価関数が異なる、(3) 対数損失以外の予測評価関数を用いる、場合に拡張した Posterior Covariance Information Criterion (PCIC)に関する論文の修正及び投稿をおこなった。最後に、PCICのプログラム公開に向けた整理を行なった。
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