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J-GLOBAL ID：202302220258191069   整理番号：23A3108702

ロジスティック回帰モデルにおける統計的決定理論に基づく選択バイアス補正アルゴリズムについて

A Study on Selection Bias Correction Based on Statistical Decision Theory in Logistic Regression Models

著者 (3件)： 阿部太一 (早稲田大) ,  須子統太 (早稲田大) ,  後藤正幸 (早稲田大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 37th  ページ： ROMBUNNO.1G3-GS-1-02(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Webアンケートは安価かつ手軽に消費者意向を調査できるため,マーケティング等の分野における施策の立案・検証のための調査方法として非常に有用なツールとなっている.しかし,完全なランダムサンプリングによってWebアンケートを行うことは難しいことが多く,調査結果にはしばしば選択バイアスが混入してしまう.このような選択バイアスに対応するため,選択バイアスの発生メカニズムをモデル化し,統計的決定理論に基づいて選択バイアスを補正する手法が提案されている.この従来研究は一般的なフレームワークであるが,実際にWebアンケート分析に適用するためには,具体的なモデルに落とし込み,その性能を検討する必要がある.そこで本研究では,回答結果が2値,共変量が連続値で表現されるようなWebアンケートデータにおける選択バイアス補正を対象とし,データの生成モデルとしてロジスティック回帰モデルを仮定する.そのもとで,統計的決定理論に基づく選択バイアス補正のフレームワークを用いて,具体的なモデルの定式化を行う.さらに,補正の精度や性質について,人工データを用いた数値実験で明らかにする.(著者抄録)

シソーラス用語： *回帰モデル ,  *決定理論 ,  *補正 ,  マーケティング ,  アンケート ,  選択 ,  統計解析 ,  実験 ,  リスク ,  数値実験 ,  *統計的決定理論
準シソーラス用語： Webアンケート ,  *バイアス補正 ,  *ロジスティック回帰モデル ,  ベイズリスク ,  共変量

分類 (5件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  統計学  (AB08000H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロジスティック回帰モデル ,  統計的決定理論 ,  バイアス補正 ,  アルゴリズム