統計学輪講（第25回）

日時      2008年10月21日(火)    15時50分〜16時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    近藤 健司 (情報理工M1)
演題      Parameter Expansion for Data Augmentation （文献紹介）

概要

ベイズ統計学において事後分布からのサンプリングを行う際に, データ拡大法
(data augmentation)が有用である.  データ拡大法は, 統計モデルからの観測
データに欠損があるとみなし, 反復の各ステップで欠損を補填しつつサンプリ
ングを行うマルコフ連鎖モンテカルロ法である.  本発表では, [1]での議論を
下敷きに, データ拡大法を加速するPX-DAアルゴリズムと, その収束レートに関
する理論的結果を紹介する.

[1] Liu, J.S. and Wu, Y. N: Parameter Expansion for Data Augmentation.
   Journal of the American Statistical Association,
   Vol. 94, No. 448, (Dec., 1999), pp.1264--1274