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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-11-13 15:45 ［ポスター講演］確率的偏正準相関分析 ○椋田悠介・原田達也（東大）  IBISML2013-58 |
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| 抄録 | （和） | 着目変量の影響を除いた二変数の相関の大きくなる射影を求める多変量解析手法として偏正準相関分析があり，時系列間の因果指標と密接な関係があることが知られている．しかしながら偏正準相関分析はデータの共分散行列の逆行列を必要とするため，特にデータの次元が高くデータ数が少ない時に計算が安定せず，また適切な射影の次元をモデル内で判断できない問題がある．そこで本研究では主成分分析，正準相関分析などの多変量解析手法と同様に偏正準相関分析に確率的解釈を与え，得られたモデルのパラメタに事前分布を仮定しベイズ推定を行うことでこれらの問題の解決を試みた．また人工データを用いた実験によりデータ数の少ない場合でも提案手法により安定した計算を行うことができることを示した． |
| （英） | Partial Canonical Correlation Analysis (Partial CCA) is a statistical method to estimate a pair of linear projections onto a low dimensional space where the correlation between two multidimensional variables is maximized after eliminating the influence of the third variable. Partial CCA is known to be closely related to a causality measure between two time series. However, since it is necessary to calculate the inverse of covariance matrices for applying Partial CCA to data, the calculation is not stable in particular when the data is high dimensional or the number of data is small. Also, we cannot estimate the optimal dimension of the subspace in the model. In this paper, we address these problems by proposing a probabilistic interpretation of Partial CCA and deriving a bayesian estimation method based on this probabilistic model. Numerical experiments show that our methods estimate model parameters more stably even when the dimension is high or when there are few samples. | |
| キーワード | （和） | 偏正準相関分析 / 多変量解析 / ベイズ推定 / 因果指標 / / / / |
| （英） | Partial CCA / Multivariational Analysis / Bayes Estimation / Causality / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-58, pp. 169-176, 2013年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2013-58 | |
| 発行日 | 2013-11-05 (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 | IBISML2013-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2013-11-10 - 2013-11-13 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 蔵前会館 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan |
| テーマ（和） | 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル |
| テーマ（英） | The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2013-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 確率的偏正準相関分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Probabilistic Partial Canonical Correlation Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 偏正準相関分析 / Partial CCA |
| キーワード(2)（和/英） | 多変量解析 / Multivariational Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ推定 / Bayes Estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 因果指標 / Causality |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 椋田 悠介 / Yusuke Mukuta / ムクタ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 達也 / Tatsuya Harada / ハラダ タツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-11-13 15:45:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2013-58 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.286 |
| ページ範囲 | pp.169-176 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2013-11-05 (IBISML) |
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