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情報科学の分野ではデータ構造を調べることが重要な課題のひとつである。データ分析で用いられる階層モデルは観測変数と潜在変数の２つの変数を有する。本研究は潜在変数の推定に着目した。潜在変数の真値は与えられないため、推定精度を評価する方法は十分に研究されていない。我々は与えられたデータから潜在変数推定精度を計算し最適なモデル構造を発見する新たな方法を提案した。変数が過不足なく定義されている場合に提案手法が精度を近似できることを示した。変数に冗長性が生じている場合は付加的な情報が必要であることもわかった。潜在変数の一部が観測可能である場合について推定精度の導出を行い、提案手法拡張のための基礎を築いた。
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