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タイトル: 離散指数型分布族モデルにおける条件付分布の構成法について
著者名: 松尾, 精彦
著者の別表記: MATSUO, Akihiko
キーワード: sufficient statistic
logistic regression
log-linear model
enumeration
simulation
network algorithm
MCMC.
関西大学
Kansai University
関西大学経済論集
論文発行年月日: 2000年12月15日
出版者: 關西大学經済學會
雑誌名: 關西大學經済論集
巻: 50
号: 3
開始ページ: 271
終了ページ: 286
抄録: 正規線形理論から離れると,統計量の分布は,例外的な場面をのぞきnuisance parameterの値に依存する.近似理論に基づく推測(検定)方式ではnuisance parameterの値に依存しない近似理論を用いるのが普通である.つまり適当な正則条件を満たすようなデータが利用できるとき,統計量の分布がnuisance parameterの値に依存しない,共 通な分布に収束することを用いている.しかし近似理論の助けを借りなくても,データ分布が指数型分布族であるときには. nuisance parameterの値に依存しない推測(検定)方式(十分統計量による条件付推測)を実行できる.さらにデータが離散であれば,標本空間で十分統計量値を共有する観測を数え上げることにより正確な統計量分布を構成 し,推測(検定)を行える.この方法が適用できるのは,離散データのモデルとして真っ先に考えられる,ロジスティック回帰モデルと対数線形モデルである.この論文では,これらの離散指数型分布族モデルで条件付推測(検定)を行う際の,観測の数え上げ方や条件付シミュレーションについての議論を行う.
資料種別: Departmental Bulletin Paper
URI: http://hdl.handle.net/10112/4491
ISSN: 04497554
書誌レコードID: AN00046869
著者版フラグ: publisher
出現コレクション:關西大學經済論集-第50巻 第3号

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