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| 講演名 | 2014-11-18 15:00 ［ポスター講演］Robust Estimation under Heavy Contamination using Unnormalized Models ○Takafumi Kanamori（Nagoya Univ.）・Hironori Fujisawa（ISM）  IBISML2014-68 |
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| 抄録 | （和） | (事前公開アブストラクト) In this paper, our concern is to develop a new approach for robust data analysis on the basis of scoring rules. We propose a simple method of estimating not only parameters in the statistical model but also the contamination ratio of outliers. For this purpose, we use scoring rules with extended statistical models called unnormalized models. Also, regression problems are considered. We study complex heterogeneous contamination wherein the contamination ratio of outliers in a dependent variable may depend on independent variables. We propose a simple method to obtain a robust regression estimator under heterogeneous contamination. |
| （英） | In data analysis, contamination caused by outliers is inevitable, and robust statistical methods are strongly demanded. In this paper, our concern is to develop a new approach for robust data analysis on the basis of scoring rules. The scoring rule is a discrepancy measure to assess the quality of probabilistic forecasts. We propose a simple method of estimating not only parameters in the statistical model but also the contamination ratio of outliers. Estimating the contamination ratio is important, since one can detect the outliers in training samples based on the estimated contamination ratio. For this purpose, we use scoring rules with extended statistical models called unnormalized models. Also, regression problems are considered. We study complex heterogeneous contamination wherein the contamination ratio of outliers in a dependent variable may depend on independent variables. We propose a simple method to obtain a robust regression estimator under heterogeneous contamination. In addition, our method provides an estimator of the expected contamination ratio that is available to detect the outliers in training samples. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of our method compared to conventional estimators. |
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| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Scoring Rules / Unnormalized Models / Contamination Ratio / Regression / Heterogeneous Contamination / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-68, pp. 251-258, 2014年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-68 | |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2014-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2014-11-17 - 2014-11-19 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-11-IBISML |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Estimation under Heavy Contamination using Unnormalized Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Scoring Rules |
| キーワード(2)（和/英） | / Unnormalized Models |
| キーワード(3)（和/英） | / Contamination Ratio |
| キーワード(4)（和/英） | / Regression |
| キーワード(5)（和/英） | / Heterogeneous Contamination |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金森 敬文 / Takafumi Kanamori / カナモリ タカフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤澤 洋徳 / Hironori Fujisawa / フジサワ ヒロノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 統計数理研究所 (略称： 統計数理研) The Institute of Statistical Mathematics (略称： ISM) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-11-18 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2014-68 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.251-258 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) |
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