研究課題
基盤研究(C)
経験ベイズ法の現状を越えて、事後密度から導かれる統計量により事前分布を評価する研究を行った。これ迄に発展させてきたe-混合ベイズ予測子の性質を利用して、弱い情報しか含まない事前分布を含めて多様な事前分布の利用を企図した。情報量の大きさの程度は特定の位置に分布が集中していると表現される。そこで関数の凸性を厳密に定義して集中度の新しい半順序を厳密に定義した。更にはベイズモデルの尤度の概念が新しい視点を与えた。尤度は基本量であるので、予測密度の定義において事後密度の代わりに事前密度を用いることにより自然に尤度が定義できることを指摘した。また、証拠の統合にについても適応できることが分かってきた。
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