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J-GLOBAL ID：201702257414946162   整理番号：17A1729094

α安定確率過程における扱いやすい推論のための収束結果【Powered by NICT】

Convergence results for tractable inference in α-stable stochastic processes

著者 (3件)： Riabiz Marina (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1PZ, UK) ,  Ardeshiri Tohid (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1PZ, UK) ,  Godsill Simon (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1PZ, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DSP  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： α安定分布を一般的な場合における閉じた形の密度関数の欠如のために,推論のための高度に難治性である。しかし,α安定分布は,級数の項は,単位速度Poisson過程の到着時間の関数であるPoisson級数表現(PSR)を許容することを確立している。著者らの以前の研究では,この級数表現を用いた回帰モデルのための推論,非常に便利な条件付きGaussフレームワーク,扱いやすいGauss推論手順に従うを実施する方法を示した。PSRは実用的な目的のために項の有限数に切断されなければならない。残留誤差項はGauss分布による著者らの以前の研究で近似した,最近この近似は中心極限定理(CLT)を介して正当化できることを示した。本論文では,単位速度Poisson過程のための有限時間間隔で残差時系列の一次および二次モーメントの新しい正確な特性化を提示した,無限時間極限でのみ正しいということを以前のバージョンを補正する。これはPoisson級数残差のGauss分布に残余項の急速な収束をシミュレーションにより試験することを可能にした。Q-QプロットとGauss性の古典的Kolmogorov-Smirnov検定の両方を用いてこの収束を試験した。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： 二次モーメント ,  キャラクタリゼーション ,  *確率過程 ,  回帰モデル ,  中心極限定理 ,  残差 ,  正規分布 ,  Poisson過程 ,  高速度
準シソーラス用語： 時間間隔 ,  到着時間 ,  密度関数 ,  α安定分布 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率過程 ,  推論 ,  収束