保科架風

2015年度統計関連学会連合大会 at 岡山大学

 

【概要】

モデルの推定と変数選択の同時性を有する lasso と高次元データに対して安定的なモデイングを可能にする ridge の一般化として定義される bridge 回帰は, 柔軟なモデリングが可能である一方, モデル選択のコストや推定の難しさといった問題を抱える. これに対し本研究では, bridge 回帰のベイズモデルをもとに推定を行い, モデル選択のコストを低減させ, また, 容易に推定する手法の提案を行った.