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J-GLOBAL ID：201702276578374049   整理番号：17A1351866

制約付き区間値線形回帰モデル【Powered by NICT】

Constrained interval-valued linear regression model

著者 (4件)： Li Feng (College of Applied Science, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Li Shoumei (College of Applied Science, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Tang Nana (College of Applied Science, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Denoux Thierry (College of Applied Science, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-8  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： 電流区間値線形回帰モデルでは,予測間隔の下限は,それらの上限以上である可能性があるので,無意味な予測を生じる可能性がある。この問題を回避するために,筆者らはランダム集合論に基づく制約された区間値線形回帰モデルを提案した。しかし,このモデルにおける制約の導入により,誤差の期待は長くないゼロとなり,従来の最小二乗により提供される推定は系統的バイアスを生じる可能性がある。この問題を解決するために,2段手順:第一段階で,ダミー変数は,誤差の期待値が零であることを確実にするために定義し,プラグイン回帰モデルに入れたを紹介する。最小二乗推定は,その後,第二段階で使用されている。提案手法の有効性を示すために,シミュレーションと実データの実験を提示した。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： 予測 ,  バイアス ,  最小二乗推定 ,  期待値 ,  *モデル ,  *回帰モデル ,  電流 ,  最小二乗法
準シソーラス用語： プラグイン ,  ランダム集合 ,  *線形回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 制約 ,  線形回帰モデル