著者

石榑 彩乃 吉田 裕亮

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.135, pp.85-88, 2006-12-22

参考文献数

3

被引用文献数

6

---

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.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.

著者

石榑 彩乃

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.128, pp.49-52, 2007-12-20

参考文献数

4

被引用文献数

1

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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分布の典型として混合コーシ分布を取りあげる.以前に提案した,中央値と四分位偏差でもって M ステップを擬似的最尤推定に置き換えた手法の有効性は,分布数3以下の場合には示されている.ここでは,さらに分布数が多い場合においてこのアルゴリズムの適用性を検証する.The EM algorithm is known as one of tools for the data analysis of incomplete data set. In this study we shall take up mixture Cauchy distribution as a typical model that is quite difficult to estimate the parameters on the maximization step (M-step) of the EM algorithm. We gave the modified EM algorithm for mixture Cauchy distribution, in which the maximum likelihood (ML) estimators of parameters for Cauchy distributions on the M-step are replaced by the median and quartiles. We have also seen that this method can be applicable to the case where the number of mixed distributions is smaller than or equal to three. Here as further study, we shall see the effectivity of our method in case of increasingly more mixed distributions.

著者

石榑 彩乃 吉田 裕亮

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.135, pp.85-88, 2006-12-22

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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.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.

著者

石榑 彩乃

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.128, pp.49-52, 2007-12-20

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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分布の典型として混合コーシ分布を取りあげる.以前に提案した,中央値と四分位偏差でもって M ステップを擬似的最尤推定に置き換えた手法の有効性は,分布数3以下の場合には示されている.ここでは,さらに分布数が多い場合においてこのアルゴリズムの適用性を検証する.The EM algorithm is known as one of tools for the data analysis of incomplete data set. In this study we shall take up mixture Cauchy distribution as a typical model that is quite difficult to estimate the parameters on the maximization step (M-step) of the EM algorithm. We gave the modified EM algorithm for mixture Cauchy distribution, in which the maximum likelihood (ML) estimators of parameters for Cauchy distributions on the M-step are replaced by the median and quartiles. We have also seen that this method can be applicable to the case where the number of mixed distributions is smaller than or equal to three. Here as further study, we shall see the effectivity of our method in case of increasingly more mixed distributions.

著者

石榑 彩乃 吉田 裕亮

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.135, pp.85-88, 2006-12-22

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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.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.