統計学輪講第20回


日時	2025年12月2日（火） 14時55分～ 15時45分
場所	経済学部新棟３階第３教室および Zoom
講演者	又野裕太 (経済M1)
演題	Bayesian Predictive Synthesis with Outcome-Dependent Pools（文献紹介）
概要	ベイズ的予測統合 (Bayesian Predictive Synthesis, BPS) とは複数の予測分布を統合関数を用いて合成し，一つの予測分布に統合する一般的な枠組みである．本発表では，まず伝統的なモデル平均とその課題について説明を行い，BPS のモチベーションについて基本的な説明を行った後，例を交えながら一般的な BPS のモデルを紹介する．後半では，[1] の文献で用いられている outcome-dependent mixture 型の統合関数について紹介し，その予測分布の具体的な推定方法について議論する． [1] Johnson, M. C., & West, M. (2025). Bayesian predictive synthesis with outcome-dependent pools. Statistical Science, 40(1), 109-127.

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