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講演抄録/キーワード
講演名 2014-11-18 15:00
[ポスター講演]Robust Estimation under Heavy Contamination using Unnormalized Models
Takafumi KanamoriNagoya Univ.)・Hironori FujisawaISM
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抄録 (和) (事前公開アブストラクト) In this paper, our concern is to develop a new approach for robust data analysis on the basis of scoring rules. We propose a simple method of estimating not only parameters in the statistical model but also the contamination ratio of outliers. For this purpose, we use scoring rules with extended statistical models called unnormalized models. Also, regression problems are considered. We study complex heterogeneous contamination wherein the contamination ratio of outliers in a dependent variable may depend on independent variables. We propose a simple method to obtain a robust regression estimator under heterogeneous contamination. 
(英) In data analysis, contamination caused by outliers is inevitable, and robust statistical methods are strongly demanded.
In this paper, our concern is to develop a new approach for robust data analysis on the basis of scoring rules.
The scoring rule is a discrepancy measure to assess the quality of probabilistic forecasts. We propose a simple method
of estimating not only parameters in the statistical model but also the contamination ratio of outliers. Estimating the
contamination ratio is important, since one can detect the outliers in training samples based on the estimated
contamination ratio. For this purpose, we use scoring rules with extended statistical models called unnormalized
models. Also, regression problems are considered. We study complex heterogeneous contamination wherein the
contamination ratio of outliers in a dependent variable may depend on independent variables. We propose a simple method
to obtain a robust regression estimator under heterogeneous contamination. In addition, our method provides an
estimator of the expected contamination ratio that is available to detect the outliers in training samples. Numerical
experiments demonstrate the effectiveness of our method compared to conventional estimators.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Scoring Rules / Unnormalized Models / Contamination Ratio / Regression / Heterogeneous Contamination / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-68, pp. 251-258, 2014年11月.
資料番号 IBISML2014-68 
発行日 2014-11-10 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-11-17 - 2014-11-19 
開催地(和) 名古屋大学 
開催地(英) Nagoya Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-11-IBISML 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Robust Estimation under Heavy Contamination using Unnormalized Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Scoring Rules  
キーワード(2)(和/英) / Unnormalized Models  
キーワード(3)(和/英) / Contamination Ratio  
キーワード(4)(和/英) / Regression  
キーワード(5)(和/英) / Heterogeneous Contamination  
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) 金森 敬文 / Takafumi Kanamori / カナモリ タカフミ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤澤 洋徳 / Hironori Fujisawa / フジサワ ヒロノリ
第2著者 所属(和/英) 統計数理研究所 (略称: 統計数理研)
The Institute of Statistical Mathematics (略称: ISM)
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講演者
発表日時 2014-11-18 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2014-68 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.306 
ページ範囲 pp.251-258 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2014-11-10 


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