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 |
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) |
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