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2018 Fiscal Year Annual Research Report

Statistical theory and application of spline regression

Research Project

Project/Area Number 26730019
Research InstitutionKagoshima University

Principal Investigator

吉田 拓真  鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (80707141)

Project Period (FY) 2014-04-01 – 2019-03-31
Keywordsスプライン / モデル推定 / 漸近理論
Outline of Annual Research Achievements

スプライン回帰推定量の理論的性質と応用について議論した。まず、高次元モデルにおいて欠測を含む場合のスプライン推定量の漸近的性質を示した。欠測データ分析で重要であるHorvitz-Thompson propertyと呼ばれる分散に関する性質も議論している。この成果は論文にまとめられ、国際ジャーナルから出版された。
次に、パラメトリックモデルの誤差推定をスプラインと高次元スパース推定を融合させることで実現した。これは想定したパラメトリックモデルが真に正しいものであるか判定する方法で、モデルが真にデータ構造を捉えることができている場合、スパース性からスプライン推定量が0と推定される。逆にモデルがデータに当てはまっていない場合はスプライン推定量がその誤差を推定し、パラメトリックモデルが不適合な部分をスプライン推定量で補正する動きを見せる。提案された手法のオラクル性に相当する漸近的性質を解明した。提案された手法は論文にまとめ、国際ジャーナルから出版された。
最後に、スプライン関数を凸結合させ、平滑化を行う手法を考案した。提案した手法の非漸近的な誤差バウンドを示した。結合されるスプライン関数が多いほどこの誤差バウンドは単調に減少していき、よりシャープな誤差評価が可能となることがわかった。この定理はデータが高次元の場合においても成り立ち、また、様々なタイプのデータ構造にも適応できる柔軟性を持っている。提案手法は論文にまとめ、国際ジャーナルから出版された。

  • Research Products

    (5 results)

All 2019 2018

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Regression with stagewise minimization on risk function2019

    • Author(s)
      Takuma Yoshida, Kanta Naito
    • Journal Title

      Computational Statistics and Data Analysis

      Volume: 134 Pages: 123~143

    • DOI

      10.1016/j.csda.2018.12.011

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Semiparametric method for model structure discovery in additive regression models2018

    • Author(s)
      Takuma Yoshida
    • Journal Title

      Econometrics and Statistics

      Volume: 5 Pages: 124~136

    • DOI

      doi.org/10.1016/j.ecosta.2017.02.005

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Two stage smoothing in additive models with missing covariates2018

    • Author(s)
      Takuma Yoshida
    • Journal Title

      Statistical Papers

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1007/s00362-017-0896-6

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Extreme Value Inference for Nonparametric Quantile Regression2018

    • Author(s)
      Takuma Yoshida
    • Organizer
      シンポジウム「統計・機械学習の交わりと拡がり」
  • [Presentation] Extreme Inference for Nonparametric Quantile Regression with Heavy Tailed Data2018

    • Author(s)
      Takuma Yoshida
    • Organizer
      Joint Statistical Meeting 2018
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2019-12-27  

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