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J-GLOBAL ID：201702228245486565   整理番号：17A1696410

欠損データがあるときのロジスティック曲線推定法

Logistic Curve’s Parameter Fitting under Missing Data

著者 (2件)： 松村龍太郎 (NTT ネットワーク基盤技研) ,  佐藤大輔 (NTT ネットワーク基盤技研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 253(R2017 44-49)  ページ： 7-11  発行年： 2017年10月13日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： ロジスティック曲線モデルを用いてパラメータ推定を行う手法として,厳密解を持つロジスティック差分方程式を回帰分析を用いて高精度に解く方法が知られている。通常,この手法では差分ステップ長が一定であり,欠損データがある場合,データを等間隔に保つため,データ数を減らしてパラメータ推定を行うことになる。これは,与えられたデータの一部を使わないことになり,パラメータ推定の精度劣化につながる。本検討では,この問題を解決するために,可変長差分のモデリングを考察した。そのなかで,差分ステップ長が可変である不等間隔差分ロジスティック差分方程式を用いてパラメータ推定を回帰分析で解く手法を提案する。本手法は差分方程式の形の違いから3通りの形態がある。それぞれについて,一例ではあるが,実データ上で,データ数を減らした等間隔データを用いたパラメータ推定と比較して精度評価を行った。3つのうち1つは精度が向上し,1つは劣化,1つは同程度であった。(著者抄録)

シソーラス用語： *測定データ ,  統計データ ,  *ロジスティック曲線 ,  パラメータ推定 ,  厳密解 ,  差分方程式 ,  *回帰分析
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  *欠損データ

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (8件)：

• R. Hirota, Nonlinear partial difference equations. V. Nonlinear equations reducible to linear equations. J. Phys. Soc. Japan, 46 (1979), 312-319.
• 広田良吾,差分方程式講義,サイエンス社,(2000).
• F. Morishita, The fitting of the logistic equation to the rate of increase of population density. Res. Popul. Ecol., VII (1965), 52-55.
• C. Mar-Molinero, Tractors in Spain: a Logistic Analysis, J. Opl Res. Soc., 31 (1980), 141-152.
• D. Satoh, A discrete Gompertz equation and a software reliability growth model, IEICE Trans., E83-D (2000), 1508-1513.

タイトルに関連する用語 (3件)： 欠損データ ,  ロジスティック曲線 ,  推定法