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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90008138
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90008138 (fulltext)
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358 KB
21
メタデータ
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メタデータID
90008138
アクセス権
open access
出版タイプ
Accepted Manuscript
タイトル
Harmonic Bayesian Prediction Under α -Divergence
著者
Maruyama, Yuzo ; Matsuda, Takeru ; Ohnishi, Toshio
著者ID
A2867
研究者ID
1000030304728
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=5d35d577c294ff0e520e17560c007669
著者名
Maruyama, Yuzo
丸山, 祐造
マルヤマ, ユウゾウ
所属機関名
経営学研究科
著者名
Matsuda, Takeru
著者名
Ohnishi, Toshio
収録物名
IEEE Transactions on Information Theory
巻(号)
65(9)
ページ
5352-5366
出版者
IEEE
刊行日
2019-05-07
公開日
2021-04-15
抄録
We investigate Bayesian shrinkage methods for constructing predictive distributions. We consider the multivariate normal model with a known covariance matrix and show that the Bayesian predictive density with respect to Stein's harmonic prior dominates the best invariant Bayesian predictive density when the dimension is greater than or equal to 3. Alpha divergence from the true distribution to a predictive distribution is adopted as a loss function.
キーワード
Bayesian predictive density
harmonic prior
minimaxity
カテゴリ
経営学研究科
学術雑誌論文
権利
© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
0018-9448
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eISSN
1557-9654
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DOI
https://doi.org/10.1109/TIT.2019.2915245
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