被説明変数 質的変数や ロ 以下 範囲 値し い場合
• 右辺 変数 説明変数 ,数量 ータ,カ ー
ータ 利⽤
• 左辺 被説明変数 カ ー ータ 使え ︖
x
Y 1
0
被説明変数 ータ
し い
最⼩⼆乗法 適⽤
第さご章 最尤推定法 統計
• 最尤 Maximum ばikらliれんんよ 法
• 成功確率 最尤法 推定
• 最尤推定量 性質
• 質的選択
• 解説
• 普通 線形回帰 う くい い
• プロ ッ
• 最尤法 推定
• 適⽤例
最⼩⼆乗推定法
ータ あ う 未知 ータ 推定 ータ 乖離 ⼆乗 最⼩ す
最尤推定法
• 尤度 し ,ばikらliれんんよ 最⼤ す ⽅法
• ⺟集団確率分布 ,実現し ータ 最 出やす く う ータ 決定す ⽅法
• 最⼩⼆乗推定法 ,代表的 推定法
• 最⼩⼆乗法 推定 い場合 ,利⽤可能 場合 あ し ータ ⽣成し ⺟集団確率分布 わ
い
-10 -5 0 5 10
0.00.20.4 N(0,1)
-10 -5 0 5 10
0.00.20.4 N(5,1)
-10 -5 0 5 10
0.00.20.4 N(-5,1)
ータ 上 正規分布 出
わ い
• ータ ⾒ , 正規分布 判断 ︖
• そ ⽅法 ︖
尤度 ゆう ︓ ばikらliれんんよ 2、4⾴〜
実際に実現したデータと確率分布の関係 実際 実現し 結果 イン 表 出 確率
表・裏 多分 ご.5
表・表 多分 ご.5
表・裏・表・裏・表
裏・表・裏・表・裏 ご.5 考え , しい 表・表・表・表・表
表・表・表・表・表 考え , しい
実現値 確率変数
確率分布
定義さご.さ 尤度 離散確率変数 場合 定義さご.2 最尤推定量
がさご.3き 任意 対し ,
• 他 ⽅ , しい, いう
• 次 ⽰す,ベ ヌーイ確率試⾏ 例 直感的 理解 良い
例︓成功確率 が未知き ベ ヌーイ確率試⾏ 2、5-2、、⾴
• 成功確率 回 実際 試⾏結果 使 推定
• 例え ,すべ 成功 ,
う しい︖
尤度関数 データ (10.5)
• さごご回 試⾏,すべ 成功 場合,直感的
• がさご.5き 考え , |
• 成功確率 , 最⼤
最尤推定量 ̂
• さごご回 試⾏,半分 成功 場合,直感的
• がさご.5き 考え , |
• .5 最⼤ 最尤推定量 ̂
尤度 がさご.5き 最⼤化 2、、⾴
最尤推定量 性質 2、、-2、。⾴
質的選択 2、9⾴〜 前回 学
被説明変数 数量的 値左辺 変数 動 変数右辺 変数 説明 質 選択 い う 変数 動 説明す
作成す
⾞ 買う 買わ い 期末試験 受け , 受け い
ア イ す , し い
スク あ ⾦融商品 投資 す う
株式 保有す う ︖
︓
年間所得•
⼈ 調査 第 番⽬ 個⼈ い年間所得 低い⼈ ⾼い⼈ ⽅ 株式 保有す 可能性 ⾼そう
注意点︓被説明変数 ご さし い
• う 状況 最⼩⼆乗法 推定す
う 結果 ︖ 保有
⾮保有
予想︓ プ ス
x
Y
1
0
被説明変数 し い
説明変数⼤ い値
説明変数 ⼩ い値 最⼩⼆乗法 適⽤
別 アプローチ 2。2⾴〜
仮想的 実際 観測す い ,⾏動や意 思決定 影響 与え い 変数
準備 ︓潜在変数 ∗ 考え
潜在変数 ∗ 臨界値
• 超え ∗ : 株式 保有
• 超え い ∗ : 株式 保有
x
1 Y
0
∗
⾚い曲線 形状 何 似 い
累積分布関数
∗
• 潜在変数 ∗ 考え
∗
準備 ︓確率 ∗ ∗ 考え
潜在変数の状態 現実の状態 臨界値超え ∗ ∗
書 換え 確率
累積分布関数
∗ く
• 表現
∗
⼈全体 同時確率,個⼈ 意思決定 独⽴ 考え 尤度関数
: 確率変数 実現値
• 第 番⽬ ⼈ 株式 保有す ,し い確率 す
し い ∗
• 尤度関数
∗ ∗
• 分布関数 な Nがご,さき 分布関数 仮定し ,
プロ ッ 呼 い
• 尤度,あ い 対数尤度関数 未知 ータ
∗ 関し 最⼤化
• 尤度 最⼤ す ∗ 最尤推定量 ∗
• 数値的 最⼤化 ン ュータ 利⽤
• 係数 有意性検定 回帰分析 場合 同様
例︓株式保有 2。4⾴ プロ ッ 2ごごご⼈ 対す 調査
∗
• 超え ∗ : 株式 保有
• 超え い ∗ : 株式 保有
説明変数 係数推定値 標準誤差 値
定数項
-1.238 0.0606 -20.42 0.0
年収
0.008 0.0007 11.42 0.0
推定結果
• 第 番⽬ ⼈ 株式 保有す 確率
•
∗ ∗•
∗•
∗∗ : 株式 保有
∗
• 説明⼒ ︖ 決定係数 わ ︖
ータ 保有し い 保有す予測 計 保有し い 1451 35 1486
保有す 461 53 514 計 1912 88 2000
推定ご.5以上 ,
統計的 分析す いう
• 統計 使う 現実 様々 現象 記述 経済・経営 分野 統計 道具 や不可⽋
• 作成 現実 適切 記述 い う
,検定 統計的推測法 判断
• 理解不⾜・間違い 誤⽤ 誤 結論 す , し し 理解 必要
• し使え 重要 あ 数学的 難し , い 重要 感覚的 理解 ⼤事
• 社会,経済,⼈間 対象 し い 分析 明快 結論 期待 い 分析者 ンス 重要
• ンス く 経験