ＥＭアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-12-22
• タイトル: ＥＭアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An application of the improved EM algorithm to mixture Cauchy distributions
• 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: お茶の水女子大学大学院人間文化研究科
• 著者所属: お茶の水女子大学大学院人間文化研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ochanomizu University Graduate school of Humanities and Sciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ochanomizu University Graduate school of Humanities and Sciences
• 著者名: 石榑, 彩乃; 吉田, 裕亮
• 著者名(英): Ayano, Ishigure; Hiroaki, Yoshida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 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: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2006, 号 135(2006-MPS-062), p. 85-88, 発行日 2006-12-22
• 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