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J-GLOBAL ID：201702242808941981   整理番号：17A1120728

関数データの平均のための同時信頼帯【Powered by NICT】

Simultaneous confidence bands for the mean of functional data

著者 (1件)： Degras David (Department of Mathematics, University of Massachusetts Boston, Boston, MA, USA)
資料名： Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics  (Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics)
巻： 9  号： 3  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2767A  ISSN： 1939-5108  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： 平均関数は機能的データの解析における問診の中心天体である。平均関数に関連する典型的な問題は,推定不確実性の定量化,パラメトリックモデルをテストし,個体群間の比較を行う。全領域にわたる,単一位置での平均機能について確率的記述を行うために,全ての値を同時に推論する必要がある。点ごとの推論はこの作業には適していないと実際にanticonservative結果を生成する,すなわち,信頼領域の被覆レベルが低すぎると仮説検定有意水準も高かった。対照的に,同時信頼帯(SCB)を,平均関数と他の機能的パラメータに対する同時推論を行うための柔軟なフレームワークを提供する。も解析結果を伝える学際的視聴者のための強力な可視化ツールを提供する。機能データの文脈におけるSCBの構築は,特定の理論と方法を必要とする。特に,ノンパラメトリック回帰文献により取り込まれていない。ソフトウェアはSCB法の個々の段階を実行するために入手可能であるが,エンドツーエンド計算を提供する資源は不足している。一と二サンプル推論にSCBの応用はRパッケージSCBmeanfdを説明した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  *信頼区間 ,  視聴者 ,  不確実性 ,  エンドツーエンド方式 ,  被覆 ,  仮説検定 ,  ノンパラメトリック法 ,  個体群 ,  境界領域
準シソーラス用語： Rパッケージ ,  可視化ツール ,  パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 関数データ ,  同時信頼帯 ,  平均機能 ,  ノンパラメトリック平滑化 ,  ブートストラップ ,  仮説検定 ,  Rパッケージ

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 関数 ,  平均