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J-GLOBAL ID：201702239797330962   整理番号：17A0662421

従属観測を用いた仮説検定【Powered by NICT】

Hypothesis Testing With Dependent Observations

著者 (2件)： Sobhiyeh Sima (Division of Electrical and Computer Engineering, School of Electrical Engineering and Computer Science, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA) ,  Naraghi-Pour Mort (Division of Electrical and Computer Engineering, School of Electrical Engineering and Computer Science, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 5  ページ： 1183-1195  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,各センサによって収集された試料間及び異なるセンサにより収集されたデータ間の依存する異種センサ収集測定のネットワークからなる検出の問題を考察した。データの依存性はコピュラ理論を用いてモデル化した。センサデータの統計は完全に知られていないことを,特に,センサデータの確率分布を,未知のパラメータを含むことを仮定した。著者らの目的は,これらのパラメータを推定し,性質の状態を検出した。期待値最大化アルゴリズムを開発し,解いてこの問題である。,GaussおよびStudentのtコピュラを含む事例研究を調べた。提案した方法は,データ間の依存性を無視する類似の方法と比較した。数値結果はパラメータ推定と仮説試験の両方のための提案した方法の有効性を示すシミュレーションから示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パラメータ推定 ,  *仮説検定 ,  モデリング ,  センサ ,  事例研究 ,  ネットワーク ,  確率分布
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  センサデータ ,  コピュラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (2件)： 観測 ,  仮説検定