統計学輪講 第15回
| 日時 | 2019年10月1日（火） 15時45分 ～ 16時35分 |
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| 場所 | 経済学研究科棟 3階 第3教室 |
| 講演者 | 荻野 正親 （情報理工学系研究科M1） |
| 演題 | ペアコピュラを用いたベイジアンネットワーク |
| 概要 |
ヴァインコピュラは多変量の複雑な依存関係を、条件付き2変量コピュラの積を用いて表現する手法である。 この枠組みをベイジアンネットワークに応用した以下の論文について紹介する。 ベイジアンネットワークは変数間の依存関係を有向非巡回グラフで表した確率モデルである。 ベイジアンネットワークにおいて、各変数の表現には離散値またはガウス分布が用いられることが多く、この場合2変量間に複雑な依存関係を想定することが難しい。 本研究では、この関係に2変量コピュラを導入することで、複雑な依存関係を表すことができるとともに、条件付き独立性の判定精度が高められることが示唆されている。 Bauer, Alexander, and Claudia Czado. “Pair-copula Bayesian networks”. Journal of Computational and Graphical Statistics 25.4 (2016): 1248–1271.
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