|
行と列が同じ分類からなる正方分割表において、様々な対称性や非対称性のモデルが提案されている。ある分割表データに対して、複数のモデルの当てはまりが良い場合にどのモデルを選択するかという問題が生じる。本研究では、非対称性のモデルの族を与え、その族から罰則付き尤度を用いてモデル選択する方法を提案した。この方法により、モデル選択とパラメータの推定を同時に行うことができるようになり、計算時間の短縮にも成功した。また、既存の非対称性のモデルに対して、情報理論的アプローチを用いて新しい解釈を与えることに成功した。この結果は、対称性の必要十分条件を考える場合に大変に有用な情報を与える。
|
