| 研究課題/領域番号 |
26730024
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
DOU XIAOLING 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (10516868)
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| 研究協力者 |
栗木 哲 統計数理研究所, 数理推論研究系, 教授
Lin Gwo Dong Academia Sinica, The Institute of Statistical Science, Research Fellow
Richards Donald Pennsylvania State University, Department of Statistics, Professor
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 多変量分布推定 / 順序統計量 / 周辺分布 / 経験分布関数 / コピュラ / 有限混合分布 / EMアルゴリズム / カーネル密度推定 / コピュラの推定 / 高次元データ / Baker分布 / Bernsteinコピュラ / Baker's distribution / Bernstein polynomial / Density estimation / Order statistic / Ordered categorical data |
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| 研究成果の概要 |
周辺分布が与えられた時に、順序統計量に基づく多変量分布の構築方法としてBaker分布が提案されている。その分布関数はBernsteinコピュラとして表現でき、有限混合分布として表せるため、Expectation-Maximization(EM)アルゴリズムを用いて有限混合分布のパラメーターを推定することを提案した。シミュレーションと実データで提案手法の実用性が確認されれ、よく使われるGaussianコピュラより、Bernsteinコピュラの柔軟性が高く、より良くデータに当てはまる同時分布を推定できる。
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