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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-25 14:35 マルチレベルデータにおける線形回帰多段モデルを用いたベイズ決定理論による最適予測とその近似法 ○堀之内康平・島田航志・松嶋敏泰（早大）  IT2022-67 SIP2022-118 RCS2022-246 |
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| 抄録 | （和） | 従来，データが所属集団を持ち，それぞれが属する集団からサンプルされると仮定したとき，マルチレベル分析と呼ばれる解析法によってパラメータの推定がよく行われてきた．一方，本研究では同様のデータを仮定した下で新規データの予測問題を取り扱っている．本研究のモデルは全体に共通するパラメータとクラスで異なるパラメータを考慮しており，そのモデルをベイズ決定理論の枠組みで捉えることで，ベイズ最適な予測を変分ベイズ法を用い て近似的に求めている． |
| （英） | It is common practice to apply Multilevel Analysis for the data sampled from various classes. In this Analysis, it is considered about parameter estimation. On the other hand, in our research, we consider predicting new data sampled from an unknown class. We consider that there is a parameter that affects all classes and the other that affects a specific class. Finally, we lead to bayes optimal prediction of our model with variational bayes algorithm. | |
| キーワード | （和） | マルチレベルデータ / マルチレベル分析 / 線形混合モデル / 固定回帰パラメータ / 変量回帰パラメータ / 変分ベイズ法 / ベイズ最適な予測 / |
| （英） | Multilevel Data / Multilevel Analysis / Linear Mixed Models / Fixed Regression Parameter / Random Regression Parameter / Variational Bayes Algorithm / Bayes Optimal Prediction / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 355, IT2022-67, pp. 217-222, 2023年1月. | |
| 資料番号 | IT2022-67 | |
| 発行日 | 2023-01-17 (IT, SIP, RCS) | |
| 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 | IT2022-67 SIP2022-118 RCS2022-246 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT RCS SIP |
| 開催期間 | 2023-01-24 - 2023-01-25 |
| 開催地（和） | 前橋テルサ |
| 開催地（英） | Maebashi Terrsa |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2023-01-IT-RCS-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチレベルデータにおける線形回帰多段モデルを用いたベイズ決定理論による最適予測とその近似法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Optimal Prediction on Multilevel Coefficient Linear Regression Model by Bayes Decision Theory and Its Approximation Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチレベルデータ / Multilevel Data |
| キーワード(2)（和/英） | マルチレベル分析 / Multilevel Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 線形混合モデル / Linear Mixed Models |
| キーワード(4)（和/英） | 固定回帰パラメータ / Fixed Regression Parameter |
| キーワード(5)（和/英） | 変量回帰パラメータ / Random Regression Parameter |
| キーワード(6)（和/英） | 変分ベイズ法 / Variational Bayes Algorithm |
| キーワード(7)（和/英） | ベイズ最適な予測 / Bayes Optimal Prediction |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀之内 康平 / Kohei Horinouchi / ホリノウチ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 航志 / Koshi Shimada / シマダ コウシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松嶋 敏泰 / Toshiyasu Matsushima / マツシマ トシヤス |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-25 14:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2022-67, SIP2022-118, RCS2022-246 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.355(IT), no.356(SIP), no.357(RCS) |
| ページ範囲 | pp.217-222 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-17 (IT, SIP, RCS) |
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