研究課題
基盤研究(C)
データ解析の信頼度を高精度で計算するために,ランダムネスのスケーリング則を利用したリサンプリング・アルゴリズムの研究を行った.先行研究で提案したマルチスケール・ブートストラップ法では頻度論の立場で統計的仮説検定の不偏な信頼度(p-値)を近似計算した.本研究では頻度論だけでなくベイズ法の立場で事後確率の計算を行う方法を提案し両者の関係を明らかにした.さらにランダムネスのスケーリング則を利用して機械学習の信頼度計算および能動学習を行った.
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PLoS ONE 5
ページ: e13580
Annals of the Institute of Statistical Mathematics 62
ページ: 189-208
http://www.is.titech.ac.jp/~shimo/index-j.html
http://www.is.titech.ac.jp/~shimo/kumin2010/index-i.html