@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00142486,
 author = {鈴木, 讓 and Joe, Suzuki},
 issue = {17},
 month = {Jun},
 note = {一般に，確率変数 X，Ｙ の相互情報量が 0 であることと，両者が独立であるこは同値である．しかしながら，既存の相互情報量の推定量は，常に正の値をとるため，X，Ｙ が独立であることと，０ の値をとることとが一致しない．本研究では，強一致性を満足すること以外に，X，Ｙ が独立であることと，非正の値をとる (負の値をとることもある） ことが確率で一致するような，相互情報量の推定量を提案する．推定量は，独立である場合とそうでない場合で，BIC(Bayesian Information Criterion) の値の差をとったものである．この BIC は，近年講演者によって，X，Ｙ が有限個の値をとるとか，正規分布にしたがうとか，特定の仮定を置かないで導き出されたものである．また，提案方式に基づいて，独立性検定を行う際には，帰無仮説をシミュレートして推定量のしきい値を設定するような手間は生じない．また，サンプル数 n に対して，O(n log n) の計算量で，推定が完結するので，HSIC (Hilbert SchmidtIndependence Criterion, O(n3) の計算量) などのカーネルに基づく方法とくらべて，効率がよく，ピックデータにも適用できる．最後に，数値実験を示して，提案方式の実際面での有効性を示す．},
 title = {ベイズ的な相互情報量の推定と独立性検定への応用},
 year = {2015}
}