qgam:RにおけるBayesノンパラメトリック分位回帰モデリング【JST・京大機械翻訳】

Fasiolo Matteo; Wood Simon N.; Zaffran Margaux; Nedellec Raphaeel; Goude Yannig

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221200574207 整理番号：22P0168119

qgam:RにおけるBayesノンパラメトリック分位回帰モデリング【JST・京大機械翻訳】

qgam: Bayesian non-parametric quantile regression modelling in R

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発行年： 2020年07月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

一般化付加モデル(GAM)は,柔軟な非線形回帰モデルであり,それは,mgcv Rパッケージによって提供される近似Bayes法を用いて,効率的に適合できる。mgcvによって提供されたGAM法は,応答分布がパラメトリックにモデル化されるという仮定に基づいているが,ここでは,任意のパラメトリック仮定を必要としないより柔軟な方法について議論する。特に,本論文では,Rにおける量子化可能なGAM(QGAM)をフィッティングするための高速較正Bayes法を提供する,mgcvの拡張であるqゲームパッケージを紹介した。QGAMsは,尤度関数よりもKoenker(2005)のピンボール損失の滑らかなバージョンに基づいており,従って,対応する信用区間の分位点推定とカバレージの満足な精度を達成するのは,Fasilo,Wood,Zaffran,Nedellec,およびGoude(2020b)の特殊化したBayesフィッティングフレームワークの採用を必要とする。ここでは,このフレームワークがqゲームに実装され,パッケージが実際にどのように使用されるかを示す例を示す。【JST・京大機械翻訳】

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信号理論 , 非線形光学 , 数値計算

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