[1G3-GS-1] 基礎・理論

[1G3-GS-1-02] ロジスティック回帰モデルにおける統計的決定理論に基づく選択バイアス補正アルゴリズムについて

〇阿部 太一¹、須子 統太¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：ベイズ最適、選択バイアス、アンケート調査、標本抽出、マルコフ連鎖モンテカルロ法

Webアンケートは安価かつ手軽に消費者意向を調査できるため，マーケティング等の分野における施策の立案・検証のための調査方法として非常に有用なツールとなっている．しかし， 完全なランダムサンプリングによってWebアンケートを行うことは難しいことが多く，調査結果にはしばしば選択バイアスが混入してしまう．このような選択バイアスに対応するため，選択バイアスの発生メカニズムをモデル化し，統計的決定理論に基づいて選択バイアスを補正する手法が提案されている．この従来研究は一般的なフレームワークであるが，実際にWebアンケート分析に適用するためには，具体的なモデルに落とし込み，その性能を検討する必要がある． そこで本研究では，回答結果が2値，共変量が連続値で表現されるようなWebアンケートデータにおける選択バイアス補正を対象とし，データの生成モデルとしてロジスティック回帰モデルを仮定する．そのもとで，統計的決定理論に基づく選択バイアス補正のフレームワークを用いて，具体的なモデルの定式化を行う．さらに，補正の精度や性質について，人工データを用いた数値実験で明らかにする