統計学輪講（第28回）

日時      2008年11月4日(火)    15時〜15時50分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    牛丸 裕介 (情報理工M1)
演題      Training Samples In Objective Bayesian Model Selection(文献紹介)

概要

ベイズ統計学の枠組みにおけるモデル選択ではベイズ因子が重要な役割を果
たす．しかし，インプロパーな事前分布に対してはベイズ因子は一意に定義
することができない．この問題を解消するため，データの部分集合である訓
練標本を用いて事前分布をプロパーにする手法が提案されている．それを用
いて定義されるベイズ因子は"intrinsic Bayes factor"と呼ばれる。
本発表では"intrinsic Bayes factor"の様々な定義を紹介し，
"intrinsic Bayes factor"と対となる"intrinsic prior"を通してその
客観性、有用性を議論する．

[1] JAMES O. BERGER and LUIS R. PERICCHI(2004).
   Training Samples In Objective Bayesian Model Selection.
   The Annals of Statistics 32 841-869.