| 研究課題/領域番号 |
19K11852
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 神戸大学 (2020-2023)
東京大学 (2019) |
|---|
研究代表者 |
丸山 祐造 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (30304728)
|
|---|
| 研究分担者 |
分寺 杏介 神戸大学, 経営学研究科, 准教授 (40962957)
湯浅 良太 統計数理研究所, 統計思考院, 助教 (90964487)
羽村 靖之 京都大学, 経済学研究科, 講師 (00964983)
星野 伸明 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (00313627)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | ベイズ統計学 |
|---|
| 研究成果の概要 |
多変量正規分布の平均ベクトルの推定問題を考えた。そのパラメータ推定（特に平均）は長い歴史があり，多くの理論的な蓄積がある。尺度母数も未知というより現実的な設定を扱うのが特徴である。特に広義の事前分布のもとでの一般化ベイズ推定量の許容性は，狭義の事前分布のもとでのベイズ推定量の許容性とは違って，十分研究されてこなかった。そのような問題に対して，許容的な推定量を提案した。
|
| 自由記述の分野 |
統計学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データの背後に確率的な構造を想定する統計的モデルは，データから有用な結論を導くために広く使われている手法である。その中でも正規分布モデルは最も基本的であり，まず最初に妥当性が検討される重要なモデルである。正規分布は平均と分散という２つのパラメータで特徴づけられる分布である。そのパラメータ推定（特に平均）は長い歴史があり，多くの理論的な蓄積がある。しかし，その問題設定の簡単さにも関わらず理論的解明が不十分な問題が残されていた。そのような問題に対して，縮小型事前分布のもとでのベイズ推定量が理論的良さを持つことを示した。
|
