事前分布を活用する頻度論的推論
Description: ベイズ統計学ではデータ尤度と事前分布からベイズ推論を行うことで，対象に関する情報を無駄なく活かすことができる．しかし，仮説検定の課題においては必ずしもベイズ推論は有効に機能せず，従来から頻度論的推論が標準的に利用されている．本研究では，事前分布を頻度論的推論に矛盾なく取り込むための原理と実装の創出を目指す．通常は捨てている事前分布を頻度論的推論に活かすことで，柔軟なモデリングや恵まれた計算環境といったベイズ推論の良さも頻度論的推論へ引き継がれる．
Amount: ¥18,460,000
Funding type: research
Funder scheme: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Start date: 2024-04-01
End date: 2026-03-31
Investigator: 英寿 下平
Institution: Kyoto University
Funded outputs count: 8
Funder award ID: 23K28045
OpenAlex ID: G3537700133