統計学輪講（第16回）
| 日時 | 2018年10月16日（火） 14時55分 ～ 15時45分 |
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| 場所 | 経済学研究科棟 3階 第3教室 |
| 講演者 | 加福 秀哉 （経済学研究科M1） |
| 演題 | Variable Selection and Estimation using Global-local Prior |
| 概要 |
高次元の回帰モデルにおける変数選択をベイズの枠組みで考える。 Laplace prior や Horseshoe prior に代表される Global-local prior なる事前分布のクラスのもとで、変数選択の一致性及び、推定量の漸近正規性を同時に達成する性質（Oracle propertyと呼ぶ）を持つ推定量の構成を試みる。 Adaptive Lasso の oracle property に着想を得て、階層ベイズモデルの周辺平均と最小二乗推定量の比によって変数選択を行うことで、一定の条件の下で oracle property が満たされることを示し、その比を利用した推定量の構成や回帰モデルにおけるシミュレーションを行う。 |