保科架風

科研費シンポジウム「非正則統計的推測とその応用：想定内と想定外」at 東海大学

【概要】

Sparse 性を有することでモデルの推定と変数選択を同時に行うことが可能な Lasso をベイズモデルに拡張した Bayesian lasso には, Sparse 性の欠如という問題があり, 推定した回帰係数が厳密にはゼロにならない. 本研究では, この問題を解決するための推定アルゴリズムの導出過程について説明し, また, 他のスパースモデリングを推定するアルゴリズムについて紹介した.