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J-GLOBAL ID：201802249382795108   整理番号：18A0352851

扱いやすい正規化定数と定性的仮定の下での事前分布を用いた非パラメトリック適応Bayes回帰【Powered by NICT】

Nonparametric adaptive Bayesian regression using priors with tractable normalizing constants and under qualitative assumptions

著者 (1件)： Khadraoui Khader (Laval University, Department of Mathematics and Statistics, Quebec city G1V 0A6, Canada)
資料名： International Journal of Approximate Reasoning  (International Journal of Approximate Reasoning)
巻： 80  ページ： 257-276  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0476A  ISSN： 0888-613X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 形状拘束された回帰モデルは特定の形状応答データを解析するための有用な,(単調)用量反応曲線,リスク回避意思決定者の(凹)効用関数,子供の高さ時間を通して,医学における特に共通の(増加)成長曲線,経済的,疫学的研究である。本論文では,事前分布の構築に向けた新しい適応Bayesアプローチを提案し,既知の正規化定数,形状制約の組合せを考慮に入れると与えられた間隔に及ぼす各形状制約を局在化することを可能にした。この戦略は,可逆ジャンプMetropolis-Hastings法を用いた事後分布からのシミュレーションを計算することを可能にする。はいくつかの地域ではデータがない場合に提案の主な利点は,データの高および低変動領域をより良く検出し,回帰関数形状の制御を容易にするために局所形状制約を調整することによって達成されたその柔軟性である。Bayes法は適応前から一貫した関数推定量を提供することを示したことを漸近的結果を与えた。提案手法の性能は,小さな試料によるシミュレーション研究を通じて調べた。二つの実データセットの分析は,新しいアプローチを例証するために提示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  子供 ,  柔軟性 ,  凹形 ,  成長曲線 ,  回帰モデル ,  意思決定者 ,  シミュレーション ,  効用関数 ,  *正規化
準シソーラス用語： Bayes法 ,  事後分布 ,  疫学研究 ,  リスク回避 ,  *事前分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes回帰 ,  局所形状制約 ,  Bスプライン結節無し ,  可逆ジャンプMCMC法

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 正規化 ,  定数 ,  仮定 ,  事前分布 ,  適応