| 講演名 | 2022-07-22 マルチレベルデータに対する線形回帰多段係数モデルとベイズ決定理論による最適予測に関する研究 堀之内 康平(早大), 一條 尚希(早大), 石渡 泰祐(早大), 松嶋 敏泰(早大), |
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| 抄録(和) | 従来，データが複数の集団からサンプルされると仮定したとき，マルチレベルモデル（線形混合モデル，階層線形モデル）と呼ばれるモデルが考えられており，マルチレベルモデルのパラメータ推定がよく行われてきた．一方，本研究では，同じデータに対して，新規データの予測問題を取り扱う．ここでは，全ての集団に共通しているデータと集団毎で異なるデータが，どの程度モデルに組み込まれているかについて，考えられる全てのモデルに対して期待値をとることで，新規データを高い精度で予測する． |
| 抄録(英) | It is common practice to apply Multilevel Model (Linear Mixed Model, Hierarchical Linear Model) for the data sampled from various classes. In this model, it is considered about parameter estimation. On the other hand, in this research, we consider predicting new data sampled from an unknown class. We consider that there is the data that affects all classes and the others which affect a specific class. And our approach is to take the expectation for all possible models. |
| キーワード(和) | マルチレベルデータ / マルチレベル分析 / マルチレベルモデル / 線形回帰モデル / グローバル回帰係数 / ローカル回帰係数 / ベイズ決定理論 |
| キーワード(英) | Multilevel Data / Multilevel Analysis / Multilevel Model / Linear Regression Model / Global Regression Coefficient / Local Regression Coefficient / Bayes Decision Theory |
| 資料番号 | IT2022-26 |
| 発行日 | 2022-07-14 (IT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT |
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| 開催期間 | 2022/7/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 岡山理科大学 |
| 開催地（英） | Okayama University of Science |
| テーマ（和） | フレッシュマンセッション，一般 |
| テーマ（英） | Freshman session, General |
| 委員長氏名（和） | 小嶋 徹也(東京高専) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Kojima(Tokyo Kosen) |
| 副委員長氏名（和） | 野上 保之(岡山大学) |
| 副委員長氏名（英） | Yasuyuki Nogami(Okayama Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 松田 哲直(埼玉大) / 眞田 亜紀子(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Tetsunao Matsuta(Saitamai Univ.) / Akiko Manada(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 野崎 隆之(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takayuki Nozaki(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルチレベルデータに対する線形回帰多段係数モデルとベイズ決定理論による最適予測に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Multilevel Coefficient Linear Regression Model and an Optimal Prediction for Multilevel Data by Bayes Decision Theory |
| サブタイトル（和） | |
| 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） | マルチレベルモデル / Multilevel Model |
| キーワード(4)（和/英） | 線形回帰モデル / Linear Regression Model |
| キーワード(5)（和/英） | グローバル回帰係数 / Global Regression Coefficient |
| キーワード(6)（和/英） | ローカル回帰係数 / Local Regression Coefficient |
| キーワード(7)（和/英） | ベイズ決定理論 / Bayes Decision Theory |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 堀之内 康平 / Kohei Horinouchi |
| 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） | 一條 尚希 / Naoki Ichijo |
| 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） | 石渡 泰祐 / Taisuke Ishiwatari |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 松嶋 敏泰 / Toshiyasu Matsushima |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-07-22 |
| 資料番号 | IT2022-26 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | IT-128 |
| ページ範囲 | pp.56-60(IT), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-14 (IT) |