日本統計学会誌
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原著論文
ランダムでない欠測を含む時系列モデリング
馬場 由羽貴廣瀬 慧
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2024 年 53 巻 2 号 p. 275-296

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抄録

時系列データは欠測を含むことがしばしばある.欠測を含む時系列データに対処する方法の1つとして,状態空間モデルを用いた補完手法が挙げられる.しかしながら,この手法は欠測メカニズムとしてMissing At Randomを仮定しており,Not Missing At Randomのもとでは,推定した一部のパラメータにバイアスが発生することがある.そこで,本論文では欠測確率をモデリングすることで,バイアスを小さくする新たなパラメータ推定法と欠測補完手法を提案する.パラメータの推定値を求めるためにモンテカルロEM(MCEM)アルゴリズムを用いる.モンテカルロシミュレーションを通じて,提案手法の有効性を検証する.

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© 2024 日本統計学会
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