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母共分散行列からの影響を受けない
高次元平均ベクトルの検定法の提案
藤本 翔太1 狩野 裕2
1大阪大学基礎工学研究科 博士後期課程1年
日本学術振興会特別研究員(DC1)
2大阪大学基礎工学研究科
統計関連学会連合大会2011 於 九州大学
アウトライン
• 先行研究の紹介と問題提起
– 高次元平均ベクトルの検定
– 先行研究の簡単な紹介とその諸問題
• 高次元漸近分布の形状が母共分散行列に依存
• 高次元平均ベクトルに対する新しい検定法
– 新しい検定統計量の提案
• 漸近分布の形状が母共分散行列に依存しない
• 数値実験
• まとめと課題
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先行研究の紹介と問題提起
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データ発生モデルと仮定
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平均の検定問題
• 平均ベクトルの検定問題
• Hotelling’s Test Statistic:
高次元データの場合
–
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高次元データに対応可能な統計量
• Chen and Qin (2010)
• 他の検定統計量
– Dempster (1958, 1960)
– Bai and Saranadasa (1996)
– Srivastava and Du (2008), Srivastava (2009)
• H0における漸近正規性に必要な条件
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問題提起
•
–
• Fujimoto et al. (2010,Submitted)
– 上記の条件が崩れた場合の高次元漸近分布を導出
– 漸近分布の形状が母共分散行列に依存する
• CS構造ならばカイ2乗分布
• 特殊な状況で正規分布とカイ2乗分布の畳み込み
• Type I Error が正確でない場合がある!
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漸近分布の形状が変化する例
•
• 母共分散行列に次の構造を想定
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数値実験
•
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新しい検定法の提案
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新しい検定統計量
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H0における漸近正規性
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推定量 (Chen et al., 2010)
•
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推定量 (Chen et al., 2010)
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• 性質
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数値実験
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設定
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使用する行列M
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QQ-Plot for Normal Dist.
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QQ-Plot for Gamma Dist.
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Power
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まとめと今後の課題
• 高次元平均ベクトルの検定法
– 先行研究の簡単な紹介と問題提起
• 既存の統計量の漸近分布の形状は母共分散行列に依存
– 提案する検定統計量
• 共分散行列に依存しないで漸近正規性を持つ
• 問題点と今後の課題
– 検出力が既存の統計量よりも低い
• 検出力を大きくする最適な行列Mの選択
• ただし,漸近正規性のための条件を保持しながら
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ありがとうございました
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参考文献
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Appendix
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Appendix
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Example
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行列Mとは?
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Asymptotic Power
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• Consistency
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Selected Results
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