2026-03-07T21:44:40Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00033083 2025-01-22T15:52:42Z 1164:2735:2748:2749

ＥＭアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良 An application of the improved EM algorithm to mixture Cauchy distributions 石榑, 彩乃 吉田, 裕亮 Ayano, Ishigure Hiroaki, Yoshida 不完全データの解析手法の代表的なものとしてＥＭアルゴリズムがある，本研究では，ＥＭアルゴリズムのＭステップにおいて，最尤解が陽に求まらない混合分布問題として，混合コーシ分布を考え，分布を特徴づけるパラメータである，中央値と四分位偏差によりＭステップを擬似的最尤推定に置きかえた手法を提案する．ＥＭアルゴリズムにおいて，分布数は既知であることが前提となっているため，分布の推定にはよく知られたＡＩＣを用いる．また，混合分布数を２とし，ＫＬ情報量により，真の分布と推定されたモデルとの距離を測り，２つの分布の分解能に関する数値実験を行った． The EM algorithm is known as one of tools for the data analysis of incomplete data set. In this study we shall give a technical method in the maximization step of the EM algorithm for the problem of mixture Cauchy distributions. It is quite difficult to estimate the parameters for a Cauchy distribution from given sampling data in maximum likelihood (ML), explicitly. Instead of ML estimator, we will use the median and the quartile, and estimate them by using the bootstrap method. We shall also give some numerical experimentation for the mixture of two Cauchy distributions. 情報処理学会 2006-12-22 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33083 AN10505667 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2006 135(2006-MPS-062) 85 88 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/33083/files/IPSJ-MPS06062022.pdf application/pdf 323.3 kB 2008-12-22