統計学輪講（第１８回）

日時      2010年07月06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    廣瀬 善大 (情報理工D3)
演題      グラフィカルモデルに対する双対平坦空間のLeast Angle Regression

概要

Least Angle Regressionは線形回帰問題に対するパラメータ推定手法である[2]．
Hirose and Komaki[3]において，双対平坦空間の情報幾何([1])に基づいてLeast Angle Regressionを拡張した．
拡張された，双対平坦空間のLeast Angle Regressionは一般化線形回帰問題に対するパラメータ推定手法であった．
本発表では，グラフィカルモデルに対して双対平坦空間のLeast Angle Regressionを考え，その説明を行う．


[1] 甘利, 長岡(1993), 情報幾何の方法, 岩波講座 応用数学, 岩波書店．
[2] Efron, Hastie, Johnstone and Tibshirani (2004), Least Angle
Regression (with discussion), Annals of Statistics, vol. 32, 407-499.
[3] Hirose and Komaki（2009），An Extension of Least Angle Regression
Based on the Information Geometry of Dually Flat Spaces，METR
2009-09，University of Tokyo．