丸山祐造（東京大学・空間情報科学研究センター）
	線形回帰モデルにおけるベイズ型変数選択規準
		線形回帰モデルの変数選択規準を考える．ベイズ理論の下では，適当な事前分布に対する周辺密度がそのまま選択規準となり，通常はMCMC等計算機集約的な手法で扱われる．今回は，正規線形回帰モデルに対して周辺密度（つまり多重積分）が解析的に綺麗に計算できるようなうまい事前分布を与え，結果として得られる選択規準の性質を議論する．特に古典的な設定(n>p)の場合だけでなく，近年流行の設定(n<p,　n<<p)にも対応しているのが興味深い．