変化点検出問題におけるベイズ検定統計量の導出と検出力の実験的考察

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-12-04
• タイトル: 変化点検出問題におけるベイズ検定統計量の導出と検出力の実験的考察
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Bayesian test statistic for change-point detection and numerical study of its power
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院数理・計算科学系
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院数理・計算科学系
• 著者名: 大橋, 耕也; 渡辺, 澄夫
• 著者名(英): Koya, Ohashi; Sumio, Watanabe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 変化点検出問題とは，ある対象の変化の有無をサンプルから統計的に推測する問題であり，対数周辺尤度比がカイ二乗分布へ法則収束しない非正則モデルであることが知られている．非正則モデルでは，従来の正則性を仮定した仮説検定法は適用できず，個々の問題に対して対数周辺尤度比の確率的挙動を導出する必要がある．本研究では，サンプルサイズに比例して変化部分が明瞭になるような対立仮説を設計することで，対数周辺尤度比をカイ二乗分布の関数で表す方法を提案し，また，変化部分が不明な場合における提案手法の検出力の挙動を数値的に明らかにする．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A change-point detection is a problem to statistically estimate whether certain data have change-point or not and it is known that a statistical model of a change-point detection is a nonregular model whose log-marginal likelihood ratio does not converge to a chi-square distribution in law. Hypothesis tests of regular models can not be applied to nonregular ones, hence we have to derive stochastic behavior of log-marginal likelihood ratio for each problem. In this paper, we propose that a Bayesian test for change-point detection can be conducted by chi-square test by setting an alternative hypothesis that a change-point becomes clear in proportion to sample size. Moreover, we show numerical experiments of our test's power even in the case change-point is unclear in advance.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2017-MPS-116, 号 11, p. 1-6, 発行日 2017-12-04
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会