| 講演名 | 2006-10-11 特異モデルにおけるベイズ検定と時系列解析への応用(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般) 藤原 香織, 渡辺 澄夫, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 仮説検定とは,帰無仮説と比べた対立仮説の正しさを統計的に判断するアルゴリズムであるが,特異モデルと呼ばれる学習モデルは,縮退したフィッシャー情報行列を持ち,対数尤度比はx^2分布に法則収束しないため,従来統計的正則モデルで用いられている仮説検定手法を利用することはできない.本研究ではベイズ対数尤度比を用いた特異モデルの仮説検定法を提案し,ベイズ周辺尤度比の漸近挙動の導出が可能であることを明らかにした.また特異モデルの仮説検定問題として変化点問題を扱い理論解析を行った.変化点検出問題へ応用した.実験により,本仮説検定法を用いた変化点検出法が,適切に変化点を検出し,雑音に強い変化点検出法であることを示した. |
| 抄録(英) | Statistical hypothesis testing is constructed by comparing the probability of an alternative hypothesis with that of a null hypothesis. The log likelihood ratio (LR) using the maximum likelihood estimator MLE is not appropriate for testing singular models, because LR using MLE diverges in singular models resulting that it gives weak hypothesis testing. In this paper, based on algebraic geometrical method, we theoretically derive the asymptotic distribution of the Bayesian log likelihood, which show that the Bayesian testing hypothesis is appropriate for singular learning machines. The proposed method is applied to the problem of change point detection, which is a typical singular learning machine. |
| キーワード(和) | 特異モデル / ベイズ仮説検定 / ベイズ周辺対数尤度 / ベイズファクター / 変化点問題 |
| キーワード(英) | singular learning machine / Bayes hypothesis testing / Bayes marginal likelihood ratio / Bayes factor / change-point detection |
| 資料番号 | NC2006-51 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2006/10/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特異モデルにおけるベイズ検定と時系列解析への応用(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian Hypothesis Testing in Singular Models; a Case Study of Time Series Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特異モデル / singular learning machine |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ仮説検定 / Bayes hypothesis testing |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ周辺対数尤度 / Bayes marginal likelihood ratio |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズファクター / Bayes factor |
| キーワード(5)（和/英） | 変化点問題 / change-point detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤原 香織 / Kaori FUJIWARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本アイ・ビー・エム(株) 東京基礎研究所 Tokyo Research Lab., IBM Japan Ltd. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡辺 澄夫 / Sumio WATANABE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学 精密工学研究所 PI Lab., Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2006-10-11 |
| 資料番号 | NC2006-51 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 279 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |