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最高事後密度信頼区間 📂数理統計学

最高事後密度信頼区間

定義 1

パラメータ空間Θ\Thetaの部分集合CΘC \subset \Thetaが、データyyが与えられたときの有意水準α\alphaにおける100(1α)100(1 - \alpha) % 最高事後密度信用区間hPDと呼ばれるのはC:={θΘ  p(θy)k(α)}C : = \left\{ \theta \in \Theta \ | \ p ( \theta | y ) \ge k (\alpha) \right\}を満たす場合である。


  • ここでk(α)k(\alpha)p(θCy)1αp(\theta \in C | y ) \ge 1 - \alphaを満たす最大の定数である。

説明

数式や言葉よりも、図を通じて見る方がはるかに理解しやすい。

20181111\_123324.png

実際の計算では、積分値が1α1 - \alphaに近似するようにkkを継続的に調整しながら、数値的方法を使用する。

  • 最初は信用区間にならないほど狭く設定されている。
  • 二番目は保守的に広い範囲を選択して信用区間となるが、範囲が広すぎて役に立たない。
  • 第三の緑色の部分の面積が1α1 - \alphaである場合、この時に得られる区間がHPD(最高事後密度)信用区間と呼ばれる。

このような区間が信用区間になるという説明は、[標本平均と標準誤差に依存していた信頼区間よりも](../752)はるかに直感的である。

等尾部信用区間

一方で、HPD信用区間の実際の計算が非常に難しいため、等尾部信用区間equal Tail Credible Intervalも使用される。名前からわかるように、それは ap(θy)dθ=bp(θy)dθ=α2 \int_{-\infty}^{ a } p(\theta | y) d \theta = \int_{b}^{ \infty } p(\theta | y) d \theta = {{ \alpha } \over {2}} を等しくする[a,b][a,b]を指す。


  1. 김달호. (2013). R과 WinBUGS를 이용한 베이지안 통계학: p152. ↩︎