講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-07-22 13:50
真のモデルを含まないパラメトリックモデル族に対するベイズ予測の漸近評価 ○宮 希望・須子統太・安田豪毅・松嶋敏泰(早大) IT2011-22 |
抄録 |
(和) |
情報源から発生するデータを逐次的に観測し,それに基づいて次に発生するデータの予測を行う逐次予測問題を考える.予測の評価基準として対数損失を考えた場合,これは次の1時点のデータを予測した場合の1時点の損失とそれをある時点まで総和をとった累積損失の2つに分類される.ここで様々な予測手法が考えられるが,本研究ではベイズ基準の下での予測を考える.このとき,仮定したパラメトリックモデル族は真のモデルを含んでいることが前提であるが,未知である真のモデルは実際には仮定したモデル族に含まれないということも考えられる.本研究では累積損失に対してベイズ基準の下で最適な予測を行う.そして仮定したモデル族は実際には真のモデルを含んでいないという状況の下で損失の漸近的な解析を行う. |
(英) |
We consider the sequential prediction problem which is the prediction of the next symbol based on the sequential observation of source symbols. The log loss function in this problem is classified into two types, the instantaneous loss and the cumulative loss. The former is the loss function for the prediction of the only next one symbol. The latter is the sum of the instantaneous loss. We consider the Bayesian prediction for this problem. In Bayesian prediction, it is assumed that the true model lies within a parametrized family of distributions. However, it can be considered that it lies without a parametrized family practically(misspecified models), the true model being unknown. We analyze asymptotics of the cumulative loss for Bayesian prediction under this situation. |
キーワード |
(和) |
逐次予測 / 1時点の損失 / 累積損失 / パラメトリックモデル族 / ベイズ予測 / / / |
(英) |
sequential prediction / instantaneous loss / cumulative loss / parametrized family of distributions / Bayesian prediction / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 142, IT2011-22, pp. 71-76, 2011年7月. |
資料番号 |
IT2011-22 |
発行日 |
2011-07-14 (IT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IT2011-22 |