多項分布における厳密最小体積信頼集合の共通部分
多項分布のパラメータ推定において、統計的に最適な最小体積信頼集合（MVC）は、その幾何学的形状が複雑で不連続であるため、実用的な計算が困難という課題がありました。 本研究は、対数オッズ座標系を用いることで尤度の順序関係を半空間の制約として捉え、適応的な幾何学的分割によって二つの観測結果の信頼集合が交差するかを厳密に判定するアルゴリズムを提案しました。 この手法は、従来の漸近近似では誤った結論を導きやすい小標本環境においても、交差、分離、または判定不能のいずれかを保証付きで出力し、A/Bテストや強化学習の精度向上に寄与します。
