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スパース推定法による統計モデリング

統計学One Point 6

共立出版
川野秀一 松井秀俊 廣瀬慧 

価格
2,376円(本体2,200円+税)
発行年月
2018年03月
判型
A5
ISBN
9784320112575

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内容情報
[BOOKデータベースより]

第1章 線形回帰モデルとlasso(最小2乗法・正則化法;リッジ回帰 ほか)
第2章 lasso正則化項の拡張(エラスティックネット;非凸正則化項 ほか)
第3章 構造的スパース正則化(隣接縮小型正則化;グループ縮小型正則化 ほか)
第4章 一般化線形モデルにおけるスパース推定(ロジスティック回帰モデル;ポアソン回帰モデル ほか)
第5章 多変量解析におけるスパース推定(ガウシアングラフィカルモデルにおけるスパース推定;スパース主成分分析 ほか)
付録A

[日販商品データベースより]

変数選択問題は統計学における重要な問題の一つである。この問題に対して,近年,変数選択とモデルの推定を同時に行うスパース正則化を用いる方法が開発された。この方法によって,従来では扱うことが難しかった高次元データに対しても変数選択が実行可能となり,スパース正則化法は一気に注目されるようになった。さらに,変数選択だけでなく,データ発生の疎性構造を抽出するという,より一般的な観点からの研究が進むようになり,たとえば,グラフ構造における辺選択などにも拡張されている。これらの方法は総称してスパース推定と呼ばれ,統計学の基本ツールになりつつある。
 本書は,スパース推定の入門的内容から発展的内容までを解説している。実用性を重視するため,スパース推定を用いた統計モデリングを中心にできるだけ数多く解説し,「スパース推定を用いると,こういう統計解析が可能になる」というような,統計解析におけるスパース推定の有用性を実感できるよう心掛けた。また,理解の助けとするために,紹介する手法の数値例をできる限り載せるようにし,数値例を実行するための具体的なRによる解析コードも載せている。学部3,4年生から大学院生,企業における実務者,技術者を対象としており,本書によってスパース推定による統計解析技術を習得することができる。

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