統計学輪講 第16回
日時 2022年10月25日（火）
14時55分 ～ 15時45分
場所 ハイブリッド開催
講演者 福田 健一郎 (情報理工M2)
演題 Prediction Risk for the Horseshoe Regression（文献紹介）
概要

Global-local priorsの一種であるhorseshoe priorは各変数ごとに縮小パラメータ (local shrinkage parameter) を持っており，特に推定したいパラメータがスパースである場合に効果的なpriorである．線形回帰の問題において，global-local shrinkage regression (特に，horseshoe regression) の予測性能が優れていることがシミュレーションによって示唆されているが，一方でその理論的な評価については詳しく調べられていない．
紹介文献では，線形回帰モデルにおける予測リスクについて，その不偏推定量であるStein’s unbiased risk estimate (SURE) を評価することによってhorseshoe regressionとglobal shrinkage regressionの比較を行い，horseshoe regressionはglobal shrinkage regressionが抱える問題点を克服することを示している．

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