統計学輪講 第4回

データの潜在的な異質性を扱う有用な方法論として階層モデリングが広く知られている。しかし、解析データが何らかの意味での外れ値を含む場合、尤度に基づいた推定結果には深刻なバイアスが生じてしまう可能性がある。一方で、階層モデルのように比較的複雑な構造を持つ統計モデルに対するロバストな推定方法の開発は必ずしも容易ではない。本講演では、階層モデルの代表的なクラスである、線形混合効果モデルおよび有限混合モデルの2つに焦点を当て、完全重み付き推定方程式を用いたロバスト推定の方法論を展開する。また関連する講演者の既存研究についても紹介する。