講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-10 13:00
[ポスター講演]多次元系列における変化点検出のためのSelective Inference ○梅津佑太(名工大)・竹内一郎(名工大/理研/物質・材料研究機構) IBISML2017-71 |
抄録 |
(和) |
理論, 応用の両面において, 与えられた系列から構造の変化を検知することは, 工学やバイオインフォマティクス, 経済学をはじめとする様々な分野において重要な課題である. これまで, 1次元系列の変化点検出手法は数多くの報告がなされてきたものの, 多次元系列の変化点検出についてはそれほど多くの結果は見られない. 特に, 多次元系列の変化点検出に関する統計的推測は数えるほどしかなく, 検出した変化点の統計的有意性についての議論はほとんどなされていない. 本研究では, 多次元系列から検出された変化点の統計的有意性を, 近年提案されたSelective Inferenceの枠組みで議論する. 人工データによる数値実験と実データ解析を通して, 提案手法の有用性を確認する. |
(英) |
In various fields such as engineering, bioinformatics and econometrics, detecting structural changes from a given sequence is an important task in both theory and application. Although many results have been developed for change point detection problem in single sequence, there are only several results on such a problem in multidimensional sequence. Actually, there are few results on statistical inference, especially on statistically significance, for detected change point from multidimensional sequence. In this study, we formulate statistical hypothesis testing for change point detection in multidimensional sequence by imposing the idea of recently developed selective inference. Through several simulation studies and real data analysis, we confirm the performance of our proposed method. |
キーワード |
(和) |
Change Point Detection / Hypothesis Testing / Multidimensional Sequence / Selective Inference / / / / |
(英) |
Change Point Detection / Hypothesis Testing / Multidimensional Sequence / Selective Inference / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-71, pp. 269-276, 2017年11月. |
資料番号 |
IBISML2017-71 |
発行日 |
2017-11-02 (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) |
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IBISML2017-71 |
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