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、英: 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を勾配の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、ロバート・ホール、ジェリー・A・ハウスマンに因んで名づけられた[2]。
使用例
データを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
一般 | |
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微分可能 |
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凸縮小化 | |||||||
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線形 および 二次 |
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系列範例 (Paradigms) | |||||
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グラフ理論 |
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ネットワークフロー (最大流問題) |
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