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J-GLOBAL ID：201702252722569330   整理番号：17A0383780

分布関数のための整合性のあるジャックナイフ経験的尤度検定

A consistent jackknife empirical likelihood test for distribution functions

著者 (5件)： LIU Xiaohui (Acad. Mathematics and Systems Sci., Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  LIU Xiaohui (Jiangxi Univ. Finance and Economics, Jiangxi, CHN) ,  WANG Qihua (Acad. Mathematics and Systems Sci., Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  WANG Qihua (Shenzhen Univ., Shenzhen, CHN) ,  LIU Yi (Acad. Mathematics and Systems Sci., Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN)
資料名： Annals of the Institute of Statistical Mathematics  (Annals of the Institute of Statistical Mathematics)
巻： 69  号： 2  ページ： 249-269  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： W2286A  ISSN： 0020-3157  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ジャックナイフ経験的尤度ベースアプローチを開発し,提案した検定統計量の分布の限界がいくつか緩和の条件で導かれることを示し,シミュレーションと実際のデータ例の解析を行った。欠測値があると,既存手法の大部分では検定が不適切となるが,本アプローチではこの問題に対応する検定を構築する。シミュレーションでは,計算のためのサイズ,労力及びかかる時間についてFengとPengによる手法と比較して評価した。その結果,本手法の利点は,補助的な情報を利用できる点であり,FengとPengによる手法よりも一貫性があり,高次で正規分布にならない分布の場合にも,実装が非常に容易であることがわかった。

シソーラス用語： *分布関数 ,  正規分布 ,  測定データ ,  *確率 ,  シミュレーション ,  方式 ,  *統計量
準シソーラス用語： 経験的方式 ,  欠測値 ,  *検定統計量 ,  *尤度

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (17件)：

• Chen, B., Pan, G., Yang, Q., Zhou, W. (2015). Large dimensional empirical likelihood. Accepted by Statistica Sinica. doi:10.5705/ss.2013.246.
• D’Agostino, R.B., Stephens, M.A. (1986). Goodness-of-fit Technicques (Vol. 68). New York:CRC press.
• Einmahl, J. H., McKeague, I. W. (2003). Empirical likelihood based hypothesis testing. Bernoulli, 9(2), 267-290.
• Feng, H., Peng, L. (2012). Jackknife empirical likelihood tests for distribution functions. Journal of Statistical Planning and Inference, 142(6), 1571-1585.
• Jiang, Y., Wang, S., Ge, W., Wang, X. (2011). Depth-based weighted empirical likelihood and general estimating equations. Journal of Nonparametric Statistics, 23(4), 1051-1062.

タイトルに関連する用語 (5件)： 分布関数 ,  整合性 ,  経験 ,  尤度 ,  検定