BHHH法とは? わかりやすく解説

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BHHH法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/03/05 04:16 UTC 版)

ベルント・ホール・ホール・ハウスマン法(ベルント・ホール・ホール・ハウスマンほう、: Berndt–Hall–Hall–Hausman algorithm、略称:BHHH法)とは、数理最適化において負のヘッセ行列勾配外積に置き換えたニュートン・ラフソン法に類似したアルゴリズムである。この近似は情報行列等式に基づいており、尤度関数が最大化されるように割り当てられる[1]。BHHH法はアーンスト・ベルント、ブロンウィン・ホール英語版ロバート・ホール英語版ジェリー・A・ハウスマンに因んで名づけられた[2]

使用例

データ非線形モデルによってあてはめるときの係数を推定するために最適化を行う。最適化に用いられるアルゴリズムでは以下のような構造を持つことが多い。最適化を行う関数を Q(β) とすると、各反復によって求まる点

Optimization computes maxima and minima.
非線形(制約付き)
凸最適化
組合せ最適化
メタヒューリスティクス



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