著者

千田 敏 間瀬 茂

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌. シリーズJ (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.35, no.1, pp.55-70, 2005-09-01

参考文献数

16

著者

大森 裕浩

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.31, no.3, pp.305-344, 2001

参考文献数

120

被引用文献数

9

著者

阿部 誠 Makoto Abe 東京大学大学院経済学研究科・経済学部

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 = Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.29, no.3, pp.271-297, 1999-12-01

参考文献数

35

被引用文献数

1 2

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多項ロジット型の離散的選択モデル(Multinomial Logit Model of Discrete Choice)の効用関数に使われる説明変数は通常, 線型または関数変換後の和として設定されるが, この研究では効用関数を個々の説明変数による1次元のノンパラメトリック関数の和とし, 変数の非線的な反応をよりフレキシブルに推測する.このモデルは二項従属変数を対象とするGeneralized Additive Modelsによるロジスティック回帰(logistic regression)を一般化し, 3つ以上の値をとる多項従属変数に対処する.シミュレーションによると, 様々に設定された変数の非線型反応が復元された.このモデルの応用として, スーパーマーケットからバーコード・スキャナーで収集された2種類の商品カテゴリーの世帯別購買パネルデータを用いて, 消費者がマーケティング変数にどのような非線型的反応をしているかを検討した.また, マモグラム経験の医学データにも当てはめられて, モデル構築と診断にどのように役立つかを示した.

著者

溝渕 健一 谷崎 久志

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌. シリーズJ (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.37, no.1, pp.161-178, 2007-09-01

参考文献数

22

著者

能登原 盛弘

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌

巻号頁・発行日

vol.33, no.3, pp.413-414, 2003

著者

能登原,盛弘

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌

巻号頁・発行日

vol.33, no.3, 2003-12

著者

本多,佑三

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌

巻号頁・発行日

vol.31, no.3, 2001-12

著者

山本 英二 土居 政之

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌

巻号頁・発行日

vol.31, no.3, 2001

著者

土居 政之 中村 忠 山本 英二

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌

巻号頁・発行日

vol.30, no.3, 2000

著者

小島 宏

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌

巻号頁・発行日

vol.33, no.3, 2003

著者

宮川 雅巳

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 = Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.29, no.3, pp.327-356, 1999-12-01

参考文献数

62

被引用文献数

3

著者

加藤 尚史

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌. シリーズJ (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.34, no.2, pp.131-161, 2005-03-01

参考文献数

62

被引用文献数

3

著者

青嶋 誠 矢田 和善

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.43, no.1, pp.123-150, 2013-09

著者

伊藤 孝一

出版者

日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌. シリーズJ (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.36, no.2, pp.231-249, 2007

参考文献数

56

被引用文献数

2

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統計理論と方法は日常生活,政府諸機関,各種産業のみならず,人文,社会,自然,の諸科学において用いられている.したがって,統計学の理論と方法の教育は初等・中等・高等教育や社会人の生涯教育において極めて重要である.この論文は,わが国及び海外諸国における今日までの統計学の理論と方法の発展ならびに統計教育の研究と実践の状況を概観し,21世紀への展望を試みることを目的としている.1945年以降,わが国の統計学研究者たちの理論と方法の発展への貢献は多大であることは事実であるが,統計教育の実態を顧みるとき,世界における先進国,発展途上国と比較して,極めて劣っていることを認めなければならない.この論文において,わが国の学校教育・社会人教育における統計教育改善のための若干の提言を行うことにする.

著者

Ngai Hang Yury A. Kutoyants

出版者

日本統計学会

雑誌

JOURNAL OF THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY (ISSN:18822754)

巻号頁・発行日

vol.40, no.2, pp.277-303, 2010-03-22 (Released:2011-09-22)

参考文献数

36

被引用文献数

2 3

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In this article, several important problems of threshold estimation in a Bayesian framework for nonlinear time series models are discussed. The paper starts with the issue of calculating the maximum likelihood and the Bayesian estimators for threshold autoregressive models. It turns out that the asymptotic efficiency of the Bayesian estimators in this type of singular estimation problems is superior than the maximum likelihood estimators. To illustrate the properties of these estimators and to explain the proposed method, the paper begins with the study of a linear threshold autoregressive model with i.i.d. Gaussian noise. The paper then extends the idea to other nonlinear and non-Gaussian models and illustrates the paradigm of limiting likelihood ratio, which is applicable to a much wider class of nonlinear models. The article also investigates the robustness issue and the possibility of restricting the observation window by narrow bands, which allows one to obtain asymptotically efficient estimators. Finally, the paper indicates how these results can be generalized from a TAR(1) model to a higher-order TAR(p) model with multiple thresholds. The paper concludes with a discussion of other related problems and illustrates the methodology by numerical simulations.

著者

Sato Michikazu Akahira Masafumi

出版者

日本統計学会

雑誌

Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.25, no.2, pp.151-158, 1995

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This paper presents lower bounds for the minimax risk under quadraticloss, derived from information inequalities for the Bayes risk obtained byBorovkov and Sakhanienko, Brown and Gajek. In addition, admissibilityof a minimax estimator is discussed, and we provide examples which illustratethat they are good bounds.

著者

Akahira Masafumi Torigoe Norio

出版者

日本統計学会

雑誌

Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.28, no.1, pp.45-57, 1998

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A new higher order approximation formula for a percentage point of thedistribution of the sample correlation coefficient is given up to the order O( n-1),using the Cornish-Fisher expansion for the statistic based on a linear combinationof a normal random variable and chi-random variables. The numerical comparisonof the formula with others shows that it dominates the others and gives almostprecise values in various cases even for the size n= 10 of sample.

著者

Kawai Shinichi Akahira Masafumi

出版者

日本統計学会

雑誌

Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.24, no.2, pp.141-150, 1994

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In some regression model, the mean square' errors of a ratio estimator, a groupedjackknife estimator, and an estimator based on the least square estimators (LSEs) areobtained and compared up to the order O(n-3), where n is the size of the sample. Thebias-adjusted ratio estimator and the jackknife estimator are also compared up to theorder O(n-3). Then it is concluded that the estimator based on the LSEs is an asymptoticallybetter estimator of ratio up to the order o (n-3).Some examples are given.

著者

Akahira Masafumi Kawai Shinichi

出版者

日本統計学会

雑誌

Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.20, no.2, pp.149-157, 1990

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In some regression model, the minimum (asymptotic) variance estimator of a ratiois discussed for some class of linear combinations of ratio estimators, and the jackknifeprocedure is considered. It is seen that the grouped jackknife estimator is optimal inthe sense that it has asymptotically the minimum variance in the class. Higher orderbias reduction of the estimators is discussed, and some examples are given.

著者

Akahira Masafumi

出版者

日本統計学会

雑誌

Journal of the Japan Statistical Society (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.19, no.2, pp.179-196, 1989

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The problem on jackknifing estimators is investigated in the presence of nuisanceparameters from the viewpoint of higher order asymptotics. It is shown that theasymptotic deficiency of the jackknife estimator relative to the bias-adjusted maximumlikelihood estimator (MLE) is equal to zero under true and assumed m.odcls. Moreover,the asymptotic deficiency of the MLE or the jackknife estimator under the assumedmodel relative to that under the true model is given.