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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2019
  4. 2019-BIO-58

i.p.i.d情報源におけるベイズ規準の下で最適な変化回数の推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197605
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197605
0effec92-ca61-4a14-b70e-fbed411f21c3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO19058006.pdf IPSJ-BIO19058006.pdf (375.1 kB)
Copyright (c) 2019 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-06-10
タイトル
タイトル i.p.i.d情報源におけるベイズ規準の下で最適な変化回数の推定
タイトル
言語 en
タイトル Optimal Estimating the Number of Change Points for Sources with Piecewise Constant Parameters under Bayesian Criterion
言語
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
早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻
著者所属
早稲田大学グローバルエデユケーシヨンセンター
著者所属
早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻
著者所属(英)
en
Department of Pure and Applied Mathematics, School of Fundamental of Science and Engineering, Waseda University
著者所属(英)
en
Global Education Center (GEC), Waseda University
著者所属(英)
en
Department of Pure and Applied Mathematics, School of Fundamental of Science and Engineering, Waseda University
著者名 鈴木, 海理

× 鈴木, 海理

鈴木, 海理

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鎌塚, 明

× 鎌塚, 明

鎌塚, 明

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松嶋, 敏泰

× 松嶋, 敏泰

松嶋, 敏泰

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著者名(英) Kairi, Suzuki

× Kairi, Suzuki

en Kairi, Suzuki

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Akira, Kamatsuka

× Akira, Kamatsuka

en Akira, Kamatsuka

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Toshiyasu, Matsushima\n

× Toshiyasu, Matsushima\n

en Toshiyasu, Matsushima\n

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 変化回数の推定問題は,さまざまな実問題において重要な問題である.従来,この問題に対して,尤度を最大にすることにより変化回数を推定する研究 [4] や,事前分布を仮定した下で,事後確率最大法により推定する研究 [6] がある.しかしながら,[4] では,推定された変化回数に理論的な最適性は保証されておらず, また, [6] では,推定する際に 0(2n-1) の計算量を要してしまう.本研究では,統計的決定理論に基づいて変化回数の推定問題を定式化し,ベイズ規準の下で最適な変化回数の推定方法と,いくつかの仮定の下で近似計算をせず 0(π3) の計算量で変化回数を推定できるアルゴリズムを提案する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The problem of estimating the number of the change points is an important problem in various real problems. There have been studies on this problem, in which the number of change points is estimated by maximizing the likelihood [4] and in which the prior distribution is assumed, using MAP estimation [6]. In [4], the estimated number of change points is not theoretically guaranteed. In [6], it takes the computational complexity in the order of O (2n-1) to estimate. In this study, we formulate an estimation problem of the number of change points in the statistical decision theory. Then we propose an optimal and efficient estimating algorithm of the number of change points under bayesian criterion. The algorithm take the computational complexity in the order of O (n3) under some assumptions.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2019-BIO-58, 号 6, p. 1-7, 発行日 2019-06-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
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
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Ver.1 2025-01-19 22:17:14.506569
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