| タイトル | 真の分布を含むとは限らない階層モデル族に対するベイズ推定の漸近評価 |
|---|---|
| 著者 | 宮 希望 、須子 統太 、安田 豪毅 、松嶋 敏泰 |
| 年度 | 2013 |
| 形式 | 国内学会 |
| 分野 | 情報源符号化 |
| 掲載雑誌名 | 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 |
| 掲載号・ページ | pp.665–670 |
| 掲載年 | 2013 |
| 掲載月 | 11 |
| アブスト （日本語） |
第36回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2013） 2013年11月26–29日（発表日: 29日） 伊東ホテル聚楽（静岡県・伊東市） 査読無 DOI: なし |
| アブスト （英語） |
Sequential prediction with respect to a true distribution based on the Bayesian principle is considered. The loss function is the cumulative logarithmic loss. It is the sum of the logarithmic loss functions for each time prediction. For example, the expected cumulative logarithmic loss equals the redundancy in studies on universal noiseless source coding. A hierarchical model class is assumed to be given but we do not assume the true distribution is contained in the class. The decision function is used which equals the Bayes optimal prediction when the model class contains the true distribution. The asymptotic properties of the cumulative logarithmic loss and its expectation is analyzed. We show that the estimator can be effective for some specific cases when the model class is nested and misspecified. |
| 備考 （日本語） |
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| 備考 （英語） |
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| 論文原稿 | |
| 発表資料 |
