応用統計学

アブストラクト


次世代スーパースムーザの試み, 171-186

竹澤 邦夫

要旨(英文要旨

スーパースムーザとして知られている平滑化手法は,データ数が多い場合 やデータの振る舞いが局所的に大きく変化する場合には充分な結果を与えない.そ こで,ローカルクロスバリデーションによる予測誤差を,推定値を求める点の近隣 の重みが大きくなるように重み付き平均し,その値を最小にするように局所的な平 滑化パラメータの値を最適化するアルゴリズムを提案する.そのとき,近隣の範囲 を示す広がりの大きさを,推定値の全体的な予測誤差の大きさを最小にするように 最適化する.シミュレーションデータを利用した結果は,この方法が従来法よりも 優れた結果をもたらすことを示している.


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