分野別セミナー

プロビット回帰モデルの統計的推測をベイズ統計の枠組みで考える．これまで解析的な結果はほとんど得られておらず，Albert & ChibによるMCMCサンプリングに基づく推論が標準的であった．今回の講演では，同時確率関数を極座標表現することにより，無情報事前分布やGaussian事前分布を想定した時に，事後分布を階層的に表現出来ることを示す．これにより，本質的に標準正規ランダムサンプルのみに基づくMonte Carloサンプリングが可能となる．さらに期待値，分散を含む任意の次数のモーメントをclosed formで表現することも示す．