正規展開法とMDL原理に基づく一般分布の近似と平滑化に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS18-5

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Study on Approximation and Smoothing of General Distribution Based on Normal Expansion Method and MDL Principle

著者名: 楊建華 (横浜国立大学),藤本 康孝(横浜国立大学)

著者名(英語): Yang Jianhua(Yokohama National University),Yasutaka Fujimoto(Yokohama National University)

キーワード: 分布平滑化|分布近似|正規展開|MDL原理|distribution smoothing|distribution approximation |normal expansion|MDL principle

要約(日本語): いくつかの離散データから元分布を再構成することを目的として正規展開法を提案した。正規展開法において各離散データは正規分布へ変換し、元分布はそれらの正規分布の組合せで表現する。論理上、無限データの場合、再構成した分布は元任意分布と一致することを証明した。実応用で有限データから適当な分散を選んで元分布を近似することできる。そこで、MDL原理を導入して最適な分散を求める。ただし、近似分布は中心極限定理を満たすいくつかの広義的な分布にみられて近似分布のモデル記述長はその広義的な分布数で表す。シミュレーションより正規展開が同一分散と比例分散を持っている場合の結果を検討した。

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