開催日時：2019年03月06日14:00-15:00

開催場所：DSラーニングコモンズ（データサイエンス棟１階）

講演者：永井　圭二氏（横浜国立大学）

題目：自己回帰過程の統計的逐次解析

概要：
　統計的逐次解析 (statistical sequential analysis)では、観測が逐次的に行われる場合を想定し、停止時刻(stopping time)で統計量を評価して推測を行う統計的手法である。本報告では、p次の自己回帰過程 (p-th order auto regressive process，以下 AR(p) )に対して統計的逐次解析の手法を適用する。ここで定義される停止時刻は、自己回帰係数に対する観測された Fisher情報が事前に決めた値をはじめて越えたときとする。(1)定常の場合の逐次推定、(2)単位根帰無仮説と局所単位根立仮説にたいする逐次検定、(3)AR(p)が和分過程のときの和分次数の逐次同定、について考察する。本研究は京都工芸繊維大学の人見光太郎氏、京都大学の西山慶彦氏、および横浜国立大学の陶俊帆氏との共同研究に基づく。