ベイズ法における事前分布の持つ情報の評価法

• Material Type: 記事
• Title: ベイズ法における事前分布の持つ情報の評価法
• Author/Editor: 森,治憲
• Publication Date: 2010-09
• Publication Date (W3CDTF): 2010-09
• Alternative Title: Evaluation of Prior Information in Bayesian Inference
• Periodical title: 日本統計学会誌. シリーズJ
• No. or year of volume/issue: 40(1)
• Volume: 40(1)
• Pages: 1-22
• Text Language Code: JPN
• Alias of Author: Mori,Harunori
• Subject Heading: ベイズ法; 事前分布; 情報
• Note (General): 著者所属: 首都大学東京都市教養学部
• Persistent ID (NDL): info:ndljp/pid/10823202; https://dl.ndl.go.jp/pid/10823202
• Collection: 障害者向け資料
• Collection (Materials For Handicapped People:1): テキストデータ
• Collection (particular): 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会; https://dl.ndl.go.jp/collections/B00043
• Acquisition Basis: NII-ELS
• Available (W3CDTF): 2017-08-30
• Date Accepted (W3CDTF): 2017-08-22
• Date Captured (W3CDTF): 2017-08-22
• Format (IMT): application/pdf
• Access Restrictions: インターネット公開
• Availability of remote photoduplication service: 不可
• Periodical Title (Persistent ID (NDL)): info:ndljp/pid/10397598; https://dl.ndl.go.jp/pid/10397598
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

• Summary, etc.: ベイズ法とは,事前分布が持つ推定対象に関する情報を利用した推論方法と考えることができる.本論文は事前分布の持つ情報量を,ベイズ推定量と同じ推定精度を標本だけから得るのに必要な観測値の個数として表現した.本論文では,最初に,この観測値の個数を解析的に求められる例として多変量回帰モデルを取り上げた.慣例...