1.
Rで学ぶロバスト推定
2011年4月29日
第13回Tokyo.R
@sfchaos

2.
本発表の趣旨
 分析データには外れ値がつきもの
外れ値？

3.
 分析データには外れ値がつきもの
外れ値？ 本当に
外して良い？

4.
 分析データには外れ値がつきもの
外れ値？ 本当に
外して良い？
 ロバスト推定とは，外れ値を除外せずに，受ける影響
を小さくして頑健なモデルを推定する方法
 本発表では，ロバスト推定の初歩についてお話します
．

5.
目次
1. 自己紹介
2. イントロダクション ～外れ値への対処～
3. ロバスト推定
4. まとめ

6.
1. 自己紹介
2. イントロダクション ～外れ値への対処～
3. ロバスト推定
4. まとめ

7.
1. 自己紹介
 TwitterID: @sfchaos
 職業：コンサルタント
 金融工学のモデル構築・データ解析
 最近，大規模データ解析の企画に着手(Hadoop, Mahout,
CEP等)
 「Rパッケージガイドブック」(東京図書，2011年4月
刊行)に記事を書かせてもらいました．
 bigmemoryパッケージ(大規模データの管理・分析)
 RTisean/tseriesChaosパッケージ(非線形(カオス)時系
列解析)

8.
1. 自己紹介
2. イントロダクション ～外れ値への対処～
3. ロバスト推定
4. まとめ

9.
2. イントロダクション ～外れ値への対処～
 動物の体長・脳の大きさに関するデータ(65レコード)
> library(robustbase)
> data(Animals2, package="robustbase")
> plot(Animals2)

10.
2.1 普通に考えると・・・
 外れ値を検出して除去する
外れ値の
元データ 外れ値
検出
外れ値の データの性質や実務
統計的手法を
除去判断 的な観点を考慮
使用
外れ値の 分析対象
除去 データ

11.
 例)Mahalanobisの距離を用いた外れ値の除去
D 2 = ( x − µ )t Σ − 1 ( x − µ )
Σ ：分散共分散行列
> cen <- apply(Animals2, 2, mean)
> ani2.maha <- mahalanobis(Animals2, cen, cov(Animals2))
> # Mahalanobisの距離を用いた検定統計量がF分布の90%分位点を越える場合は
外れ値とみなす
> n <- nrow(Animals2); p <- ncol(Animals2)
> ng <- n * (n-p)/ ((n^2 - 1) * p) * ani2.maha > qf(0.9, n, p)
> plot(Animals2, col=ifelse(ng, "red", "black"))
> labels <- paste(which(ng), ":", rownames(Animals2)[ng], sep="")
> text(Animals2[ng, ], labels=labels)

12.
 検出された点を除いても良い？
row.names body brain
61 Asian elephant 2547.000 4603.00
62 African elephant 6654.000 5712.00
65 Brachiosaurus 87000.000 154.50

13.
 仮に外れ値を除去すると・・・
新しい外れ値
(らしきもの)が出現
(screening)
高次元では外れ値の除去は
難しい問題orz

14.
2.2 外れ値を除去せずに分析してみる
 とりあえずデータをそのまま線形回帰分析に突っ込む
> ans.lm <- lm(brain ~ body, data=Animals2)
> abline(ans.lm, col="blue")

15.
 ダメポ｡・ﾟ・(ﾉД`)・ﾟ・｡
> ans.lm <- lm(brain ~ body, data=Animals2)
> abline(ans.lm, col="blue")

16.
2.3 そこでロバスト回帰が登場!!
 望んでいた結果が得られる．
> library(robustbase)
> ans.lmrob <- lmrob(brain ~ body, data=Animals2)
> abline(ans.lmrob, col="red")

17.
1. 自己紹介
2. イントロダクション ～外れ値への対処～
3. ロバスト推定
4. まとめ

18.
3.1 そもそも線形回帰って？
 faithfulデータ(272レコード)

19.
残差

20.
 残差の二乗の和が最小となる回帰直線を選ぶ．
N
min ∑ ri 2
i= 1

21.
 普通の線形回帰では，
残差
>

22.
3.2 ロバスト推定
 ロバスト推定には，M推定法，L推定法，R推定法等
が知られている．
 今日は，M推定法についてお話します．
 簡単のため，データは2次元のものに限って説明しま
す．

23.
3.3 普通の回帰分析とM推定の考え方の違い
 線形回帰の場合は，すべての点を同じ重みで考えて
いる．
N
min ∑ ri 2 = 1 ⋅ ri 2
i= 1

24.
 M推定では，モデルへの当てはまりが悪い点の重み
を低く設定することにより影響を小さくする．
N
min ∑ ρ (ri )
※実際は，M推定は
最尤推定の一般化になっているが，
ここでは説明を割愛 i= 1

25.
3.4 実データに対するロバスト推定
① phonesデータセット
 1950年～73年までのベルギーにおける電話回数(単位：
百万件)．
 1964年～69年は電話時間が記録されている．

26.
 念のため，線形回帰もやってみる．
> phones.lm <- lm(phones$calls ~ phones$year)
> abline(phones.rl, col="blue")

27.
 ロバスト回帰
 悪くはないが，少し傾きがきつい？
> phones.rl <- rlm(phones$calls ~ phones$year, maxit=100)
> abline(phones.rl, col="green")

28.
 重み付け関数を変更する．
> phones.rl <- rlm(phones$calls ~ phones$year, maxit=100, phi=phi.square)
> abline(phones.rl, col="red")

29.
② お待ちかね(?)のAnimals2データセット

30.
 線形回帰とロバスト線形回帰
 思い通りになっていないけど，phonesデータセットの場合と
同じ現象だから大丈夫！
> abline(lm(brain ~ body, data=Animals2), col="blue")
> abline(rlm(brain ~ body, data=Animals2, maxit=100), col="green")

31.
 よし，できた！ ・・・あれ？
> abline(rlm(brain ~ body, data=Animals2, psi=psi.bisquare), col="pink")

32.
 パラメータを変えれば，きっと合うよね
・・・合わないorz
> plot(Animals2)
> # 重み関数の形を変えてフィッティングを繰り返す
> for (i in 1:20) abline(rlm(brain ~ body, data=Animals2, maxit=100,
+ psi=psi.bisquare, c=i), col=i)

33.
 パラメータを変えれば，きっと合うよね
・・・合わないorz
M推定には，残差に関する外れ値にはロバストだが，
説明変数の外れ値にはロバストではないという
問題点がある．
> plot(Animals2)
> # 重み関数の形を変えてフィッティングを繰り返す
> for (i in 1:20) abline(rlm(brain ~ body, data=Animals2, maxit=100,
+ psi=psi.bisquare, c=i), col=i)

34.
 MM推定という方法を用いると，この問題は解決する
ことが多い．
> plot(Animals2)
> abline(rlm(brain ~ body, data=Animals2, method="MM"), col="red")

35.
 最新の手法が入っているrobustbaseパッケージの
lmrob関数を使っても同様の結果が得られる．
> plot(Animals2)
> abline(lmrob(brain ~ body, data=Animals2), col="red")

36.
 高次元のデータに対しては，2次元のデータのように
視覚的に外れ値を検出できるわけではない．
→ パラメータをチューニングしながら
試行錯誤する必要あり

37.
1. 自己紹介
2. イントロダクション ～外れ値への対処～
3. ロバスト推定
4. まとめ

38.
4. まとめ
 ロバスト推定とは，外れ値を除去することなく，与える
影響が小さくなるようにモデルを推定する方法
 M推定法は最も簡単なロバスト推定法であるが，説
明変数の外れ値に対してはロバストではない．
 各種ロバスト推定法の適用にあたっては，パラメータ
のチューニングが必要．

39.
Tokyo.R 翻訳プロジェクトWiki
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アル等のドキュメントを現在，約10名で翻訳中
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