<tr style="border: 0px !important;"> <th scope="row" style="border: 0px !important;"></th> <th scope="row" colspan="5" style="border: 0px !important;">タイトル</th> <td class="multiple-line">条件付き確率の保守的な推定</td> </tr> <tr style="border: 0px !important;"> <th scope="row" style="border: 0px !important;"></th> <th scope="row" colspan="5" style="border: 0px !important;">言語</th> <td class="multiple-line">ja</td> </tr> <tr style="border: 0px !important;"> <th scope="row" style="border: 0px !important;"></th> <th scope="row" colspan="5" style="border: 0px !important;">タイトル</th> <td class="multiple-line">Conservative Estimation for Conditional Probability</td> </tr> <tr style="border: 0px !important;"> <th scope="row" style="border: 0px !important;"></th> <th scope="row" colspan="5" style="border: 0px !important;">言語</th> <td class="multiple-line">en</td> </tr> <tr style="border: 0px !important;"> <th scope="row" style="border: 0px !important;"></th> <th scope="row" colspan="5" style="border: 0px !important;">言語</th> <td class="multiple-line">jpn</td> </tr> <tr style="border: 0px !important;"> <th scope="row" style="border: 0px !important;"></th> <th scope="row" colspan="5" style="border: 0px !important;">資源タイプ </th> <td class="multiple-line">journal article</td> </tr>

Item type						学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日						2017-04-10
タイトル
タイトル
言語
資源タイプ
著者						菊地, 真人 × 菊地, 真人 ja 菊地, 真人 Search repository 山本, 英子 × 山本, 英子 ja 山本, 英子 en Yamamoto, Eiko Search repository 吉田, 光男 × 吉田, 光男 ja 吉田, 光男 Search repository 岡部, 正幸 × 岡部, 正幸 ja 岡部, 正幸 Search repository 梅村, 恭司 × 梅村, 恭司 ja 梅村, 恭司 Search repository Kikuchi, Masato × Kikuchi, Masato en Kikuchi, Masato Search repository Yoshida, Mitsuo × Yoshida, Mitsuo en Yoshida, Mitsuo Search repository Okabe, Masayuki × Okabe, Masayuki en Okabe, Masayuki Search repository Umemura , Kyoji × Umemura , Kyoji en Umemura , Kyoji Search repository
抄録
	内容記述タイプ					Abstract
	内容記述					本論文では，観測頻度から条件付き確率を推定するという問題に取り組む．条件付き確率の推定は，データマイニングや実際の応用における基本的な操作であり，その推定方法によって手法の正確さが左右されることがある．一般に，確率推定では最ゆう推定値が用いられるが，低頻度に弱いという問題がある．この問題に対処するため，ベイズの枠組みがよく用いられる．ベイズの枠組みでは，データについての事前分布を推定し，事後分布の期待値を用いる．しかし，データをもとに事前分布を推定することは容易ではない．そこで，本論文では，事前分布として何らかの分布を仮定して事後分布の信頼区間を求め，その下限値を用いる手法を提案する．期待値は偏りのない推定値となる一方で，信頼区間の下限値は条件付き確率を保守的に見積もった推定値となる．実験によって，提案手法が低頻度に頑強であることを示す．更に，提案手法は事前分布として一様分布を用いた場合，ベイズの枠組みを用いた手法とほぼ同じ性能を獲得しうることを示す．
bibliographic_information						電子情報通信学会論文誌 D en : The IEICE Transactions on Electronics (Japanese Edition) 巻 J100-D, 号 4, p. 544-555, 発行日 2017-04-01
出版者
	出版者					電子情報通信学会
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	収録物識別子タイプ					EISSN
	収録物識別子					1881-0225
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	関連タイプ					isIdenticalTo
		識別子タイプ				DOI
		関連識別子				10.14923/transinfj.2016DEP0016
権利
	権利情報					copyright©2017 IEICE,　出典：電子情報通信学会論文誌D Vol.J100-D, No.4, pp.544-555, 2017 出版社版, 著者リポジトリ公開許諾済
関連サイト
		識別子タイプ				URI
		関連識別子				http://search.ieice.org/index.html
		関連名称				IEICE Transactios Onlineトップ
関連サイト
		識別子タイプ				URI
		関連識別子				http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j100-d_4_544&category=-D&year=2017&lang=J&abst=
		関連名称				IEICE Transactios Onlineサイト当該論文
出版タイプ
	出版タイプ					VoR
キーワード
	主題					条件付き確率
キーワード
	主題					信頼区間
キーワード
	主題					下限値
キーワード
	主題					保守的な推定