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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-09-26 15:30 コピュラ・マルコフ連鎖モデルによる正規・二項時系列の変化点の推定 ○江村剛志（広島大）  R2026-42 |
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| 抄録 | （和） | 時系列データは，長期間にわたり一定の間隔で測定値を記録したデータである．測定値の分布の形状により，二項時系列，カウント時系列，正規時系列，など様々なタイプに分けられる．時系列データに必然的に存在する系列相関は，ある時点での測定値が, その前の時点での測定値の影響を受けることに起因する．本発表では，系列相関のある時系列データに対して, コピュラに基づくマルコフ連鎖モデルを適用して，変化点を推定する統計的手法を紹介する. まず，変化点を含むコピュラ・マルコフ連鎖モデルをパラメトリックに定義する．次に，このモデルの下で尤度関数を構成し，変化点の最尤推定量を定義する．また，ブートストラップ法による変化点の信頼集合を定義する．最後に，二項時系列の変化点モデルを宝石製造データに適用した例，および，正規時系列の変化点モデルを株価データに適用した例を紹介する． |
| （英） | Time series data consists of measurements recorded at regular intervals over an extended period. Depending on the forms of the measurement distribution, such data can be classified into various types, including binary, count, and normal time series. Serial correlation in time series data arises when a measurement at a given time point depends on measurements from preceding time points. This paper reviews statistical methods for estimating change points in time series data exhibiting serial correlation by applying a copula-based Markov chain model. First, we define a copula-Markov chain model that incorporates change points, parametrically modeling both the serial correlation and the change points. Next, we construct the likelihood function for this model and define the maximum likelihood estimator for the change points. We also define a confidence set for the change points using the bootstrap method. Finally, we present examples of applying the change point model for binary time series to jewelry manufacturing data and the model for normal time series to stock price data. キ |
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| キーワード | （和） | コピュラ / 二項分布 / 系列相関 / マルコフ連鎖 / 正規分布 / 時系列 / / |
| （英） | Copula / Binomial distribution / Serial correlation / Markov chain / Normal distribution / Time series / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 182, R2026-42, pp. 56-61, 2026年9月. | |
| 資料番号 | R2026-42 | |
| 発行日 | 2026-09-19 (R) | |
| 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 | R2026-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2026-09-26 - 2026-09-26 |
| 開催地（和） | 長崎スタジアムシティ NORTH 4F NUTIC 講義室1 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 情報通信システムの信頼性，信頼性一般,統計一般 |
| テーマ（英） | Reliability of Information Communication System, Reliability General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2026-09-R |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | コピュラ・マルコフ連鎖モデルによる正規・二項時系列の変化点の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Change Point Estimation based on Copula-based Markov chain models under Normal and Binomial Time Series |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コピュラ / Copula |
| キーワード(2)（和/英） | 二項分布 / Binomial distribution |
| キーワード(3)（和/英） | 系列相関 / Serial correlation |
| キーワード(4)（和/英） | マルコフ連鎖 / Markov chain |
| キーワード(5)（和/英） | 正規分布 / Normal distribution |
| キーワード(6)（和/英） | 時系列 / Time series |
| 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） | 江村 剛志 / Takeshi Emura / |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-09-26 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2026-42 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.182 |
| ページ範囲 | pp.56-61 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-09-19 (R) |
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