無視不可能な欠測データの一般化モーメント法にもとづく解析方法の開発

2013 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 24700284
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 関西大学
• 研究代表者: 高井 啓二 関西大学, 商学部, 准教授 (20572019)
• 研究期間 (年度): 2012-04-01 – 2014-03-31
• キーワード: 欠測データ / 最尤法 / 漸近理論 / 判別分析 / 部分的にラベルづけされたデータ

研究概要

本研究の成果は，第一には，欠測データにもとづく最尤推定量が大標本のときに，どのような性質を持つのかを理論的に調べたことである．完全データの場合とは異なる条件下で，欠測データにもとづく最尤推定量は，一致性と最尤推定量という好ましい性質をもつことを示した．第二には，判別分析を用いる際に，ラベル分けが不完全なデータしか手に入らない場合に，どのようにデータにラベルをつけるのが良いのか，またどのようにデータを用いればよいのかを，第一の研究結果を用いて明らかにした．

研究成果

• [雑誌論文] Effects of unlabeled data on classification error in normal discriminant analysis (2014)
  • 著者名/発表者名: Keiji Takai and Kenichi Hayashi
  • 雑誌名: Journal of Statistical Planning and Inference 巻: 147 ページ: 66-83
  • 査読あり
• [雑誌論文] Asymptotic inference with incomplete data (2013)
  • 著者名/発表者名: Keiji Takai and Yutaka Kano
  • 雑誌名: Communications in Statistics : Theory and Methods 巻: 42 ページ: 3174-3190
  • 査読あり
• [学会発表] Estimation of logistic regression parameter with partially labeled data (2013)
  • 著者名/発表者名: Keiji Takai
  • 学会等名: Joint Statistical Meetings 2013
  • 発表場所: Montreal, Canada
  • 年月日: 2013-08-06
• [学会発表] Effects on labeling mechanisms on classification error in linear discriminant analysis (2012)
  • 著者名/発表者名: Keiji Takai and Kenichi Hayashi
  • 学会等名: 36th Annual Conference of the German Classification Society on Data Analysis, Machine Learning and Knowledge Discovery
  • 発表場所: Hildesheim, German
  • 年月日: 2012-08-01
• [学会発表] Estimation and use of mean under monotone missingness (2012)
  • 著者名/発表者名: Keiji Takai
  • 学会等名: The 2nd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting (ims-APRM2012)
  • 発表場所: Ibaraki, Japan
  • 年月日: 2012-07-03