平均·分散が未知の多変量正規分布に関する改良予測

加藤賢悟; Kengo Kato

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平均·分散が未知の多変量正規分布に関する改良予測

机译：改进了多元正态分布的预测，平均值和方差未知

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平均ベクトルと共通分散を未知パラメータに持つ多変畳正規分布に対する予測問題を考える．Kullback-Leibler divegenceを損失関数として用いるとき，多変畳ま分布が最良不変かつミニマクスな予測分布を与えることが知られている．本稿では、次元が3以上であるとき，ある縮小型事前分布に基づくBayes予測分布が最良不変予測分布を厳密に優越することを示す．また，応用として正規線形回帰モデルの密度推定を扱う．なお，本稿は著者による論文（Kato[7]）の要約と，追加的な結見および今後の課膚を述べたものである．

机译：考虑具有平均载体的多元正态分布的预测问题，并且在未知参数中的常见分散。当使用Kullback-Leibler剥离作为损耗功能时，已知分割分布是最佳的无约束和迷你预测分布。在本文中，当尺寸为3或更大时，基于某个减少类型预测的贝叶预测分布完全优于最不变的预测分布。此外，它涉及常规线性回归模型的密度估计作为应用。此外，本文介绍了文章的摘要（KATO [7]）和额外的诗歌和未来的监管。

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来源
《数理解析研究所讲究录》 |2007年第1560期|共5页
作者
加藤賢悟; Kengo Kato;
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作者单位

東京大学経済学研究科;

Graduate School of Economics University of Tokyo;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类数学;
关键词

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1. 平均·分散が未知の多変量正規分布に関する改良予測 [J] . 加藤賢悟, Kengo Kato 数理解析研究所讲究录 . 2007,第1560期

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