統計学輪講（第11回）

統計学輪講（第11回）
日時      2015年06月30日(火)    15時45分～16時35分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    菅澤 翔之助 (経済D1)
演題      Heteroscedastic nested error regression model

概要
線形混合モデルの特殊形であるnested error regression model (NERM) は様々な分野で用いられるモデルである。
特に小地域推定の枠組みでは、地域ごとにいくつかサンプルが得られているようなunit-levelのデータに対して
NERMを適用することができ、安定した推定(予測)を実現することができる。
従来のNERMでは誤差項が分散均一な構造のもとで議論を展開してきたが、実際はunit毎また地域毎に分散が不均一で
あることを示唆するデータが存在することが近年指摘されており、そのようなケースでは分散不均一性もモデルに
取り込んだ方が既存のNERMよりも予測精度が良くなることが知られている。そこで本発表では２つのheteroscedasticな
NERM[1][2] を提案する。

[1] Kubokawa, T., Sugasawa, S., Ghosh, M. and Chaudhuri, S. (2014). Prediction in heteroscedastic nested error regression mo
dels with random dispersions. CIRJE-F-939.
[2] Sugasawa, S. and Kubokawa, T. (2015). Heteroscedastic nested error regression models with variance functions. ArXiv:1505
.07369.