混合モデルの分散推定においてREMLは予測の意味での最適な結果を与えない。

要約

混合モデルの分散推定においてREML(REstricted Maximum Likelihood:制限付き最尤法)を使うのが普通である。しかし、数値シミュレーションを行った結果、予測の点では、REMLが与える分散より大きい値を推定値とするべきであることが分かった。

  • キーワード:混合モデル、制限付き最尤法、分散推定、平均対数尤度、予測誤差
  • 担当:IT高度生産システム・先進的統計モデリング
  • 代表連絡先:電話 029-838-8481
  • 研究所名:中央農業総合研究センター・情報利用研究領域
  • 分類:研究成果情報

背景・ねらい

混合モデルにおける分散推定においては、REMLが与える推定量が不偏推定量に近いため、標準的な推定方法とされている。そこで、混合モデルのうち単純なものの推定において、REMLが与える分散が、予測(平均対数尤度)の意味で妥当な結果を与えるかどうかを検証した。これは、平均対数尤度を最大にすることによる推定の例である。これまで、平均対数尤度は、AICなどによるモデル選択で利用されてきた。しかし、推定においても平均対数尤度を用いることによって、予測の意味での最適な推定が実現することを示すことが目的である。

成果の内容・特徴

図1

成果の活用面・留意点

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具体的データ

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その他

  • 中課題名:農業生産性向上に寄与する先進的統計モデリング手法の開発
  • 中課題整理番号:160c0
  • 予算区分:交付金
  • 研究期間:2011~2015年度
  • 研究担当者:竹澤邦夫
  • 発表論文等:Takezawa K.(2015)British J. of Mathematics & Computer Science 6(5): 370­380
法人番号 7050005005207