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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-10-22 09:05 ［招待講演］マルチスケール・ブートストラップ法による選択的推測とその応用 ○寺田吉壱（阪大）  IBISML2020-26 |
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| 抄録 | （和） | 従来の統計的推測では， 仮説が予め設定されているという前提の下で, 推測の妥当性を保証している. しかし，近年のデータの大規模化や複雑化に伴い, 実データ解析の場面においては，予め仮説を設定するのではなく， データから検証すべき仮説の選択を行い， 選ばれた仮説に対して統計的推測を実行することが多い． 例えば, 回帰分析においては特徴量選択を行ったあとに選択された特徴量の回帰係数に対して検定を行うことが多い． また, 階層的クラスタリング法における各クラスタに関する検定 (pvclust; Suzuki and Shimodaira, 2006)では， 予め仮説を用意するのではなく, データから得られたクラスタに対して検定を行う. このような状況において, 従来の統計的推測を行うと, 仮説の選択と評価に同じデータを用いているため, 深刻なバイアスが生じる. そのため, 選択的推測 (selective inference, post-selection inference)と呼ばれる, データに基づく仮説選択の影響を適切に扱った統計的推測が注目を集めている (Taylor and Tibshirani, 2015). 本発表では, マルチスケール・ブートストラップ法 (Shimodaira 2002, 2004)を用いて, 選択事象や仮説が領域で表現される一般的な状況で選択的推測を行う方法 (Terada and Shimodaira, 2017) をその理論的性質を含めて紹介する. この選択的推測法を用いることで, クラスタに対する検定 (pvclust) や系統樹における統計的推測などの様々な状況において適切な選択的推測を行うことできる (Shimodaira and Terada, 2019). また, この選択的推測の理論を回帰分析の枠組みにおける特徴量選択後の選択的推測に応用したアルゴリズム (Terada and Shimodaira, 2020) を 紹介する. これにより, 従来法では困難であった非凸正則化法を含む様々な特徴量選択法に対して選択的推測を行うことが可能となる. |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 仮説検定 / リサンプリング / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 195, IBISML2020-26, pp. 45-45, 2020年10月. | |
| 資料番号 | IBISML2020-26 | |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2020-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2020-10-20 - 2020-10-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習の最前線に関するオーガナイズドセッションおよび機械学習一般 |
| テーマ（英） | Organized Sessions on Frontiers of Machine Learning and General Sessions |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2020-10-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | マルチスケール・ブートストラップ法による選択的推測とその応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 仮説検定 / |
| キーワード(2)（和/英） | リサンプリング / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 寺田 吉壱 / / テラダ ヨシカズ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-10-22 09:05:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2020-26 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.195 |
| ページ範囲 | p.45 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) |
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