統計数理研究所 中 村 隆
通常の最尤法では識別問題のために解が不定となるので，パラメータの漸進的変化の条件を取り込んだコウホート・モデルを考える．ただし，この条件をきつくするとデータへのモデルのあてはまりが悪くなる．逆にゆるくすると解が不安定になってくる．そこで，隣り合うパラメータの差を小さくすることと，データへのあてはまりをよくすることとのバランスをとりながら，データの有意な情報を抽出するということになる．
この目的を実現するために，ベイズ型モデルを想定し，エントロピー最大化原理に基づく Akaike(1980) の ABIC最小化法によって最適モデルを選択する．
目次
1. はじめに
2. コウホート表
3. コウホート分析
4. 識別問題とパラメータの漸進的変化の条件
5. べイズ型モデルとABIC
6. 分析例
参考文献
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