講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-07-22 14:15
マルチレベルデータに対する線形回帰多段係数モデルとベイズ決定理論による最適予測に関する研究 ○堀之内康平・一條尚希・石渡泰祐・松嶋敏泰(早大) IT2022-26 |
抄録 |
(和) |
従来,データが複数の集団からサンプルされると仮定したとき,マルチレベルモデル(線形混合モデル,階層線形モデル)と呼ばれるモデルが考えられており,マルチレベルモデルのパラメータ推定がよく行われてきた.一方,本研究では,同じデータに対して,新規データの予測問題を取り扱う.ここでは,全ての集団に共通しているデータと集団毎で異なるデータが,どの程度モデルに組み込まれているかについて,考えられる全てのモデルに対して期待値をとることで,新規データを高い精度で予測する. |
(英) |
It is common practice to apply Multilevel Model (Linear Mixed Model, Hierarchical Linear Model) for the data sampled from various classes. In this model, it is considered about parameter estimation. On the other hand, in this research, we consider predicting new data sampled from an unknown class. We consider that there is the data that affects all classes and the others which affect a specific class. And our approach is to take the expectation for all possible models. |
キーワード |
(和) |
マルチレベルデータ / マルチレベル分析 / マルチレベルモデル / 線形回帰モデル / グローバル回帰係数 / ローカル回帰係数 / ベイズ決定理論 / |
(英) |
Multilevel Data / Multilevel Analysis / Multilevel Model / Linear Regression Model / Global Regression Coefficient / Local Regression Coefficient / Bayes Decision Theory / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 128, IT2022-26, pp. 56-60, 2022年7月. |
資料番号 |
IT2022-26 |
発行日 |
2022-07-14 (IT) |
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) |
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IT2022-26 |