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J-GLOBAL ID：201502213385732841   Reference number：15A1182196

Duality Between Likelihood Maximization and Shannon Entropy Maximization in Bayesian Prediction

Bayes予測における尤度最大化とShannon entropy最大化の双対性

Author (1)： ONISHI TOSHIO (九大 大学院経済学研究院)
Material： 日本統計学会誌  (Journal of the Japan Statistical Society. Japanese Issue)
Volume： 45  Issue： 1  Page： 119-141  Publication year： Sep. 2015 
JST Material Number： L2452A  ISSN： 0389-5602  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Bayes estimation ,  *statistics (science) ,  saddle point ,  Entropy ,  information content ,  loss ,  duality ,  maximum likelihood method
Semi thesaurus term： *Bayes model ,  Kullback-Leibler divergence ,  Shannon entropy

JST classification (2)： Statistics  (AB08000H) ,  Theory of probability  (AB09000O)

Reference (18)：

• Aitchison, J. (1975). Goodness of prediction fit, Biometrika, 62, 547–554.
• Akaike, H. (1973). Information theory as an extension of the maximum likelihood principle, in Second International Symposium on Information Theory, edited by B. N. Petrov and F. Csaki, pp. 267–281, Akademiai Kiado, Budapest.
• Amari, S.-I. and Nagaoka, H. (2000). Methods of Information Geometry, American Mathematical Society, Load Island.
• Buckland, S. T., Burnham, K. P. and Augustin, N. H. (1997). Model selection: An integral part of inference, Biometrics, 53, 603–618.
• Callen, H. B. (1985). Thermodynamics and an Introduction to Thermostatistics (2nd), Wiley, New York.

Terms in the title (4)： 予測 ,  尤度最大化 ,  最大化 ,  双対性