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J-GLOBAL ID：201702279215708568   整理番号：17A1165921

O定期的に変化する分布を用いたBayesロバスト性モデリング【Powered by NICT】

Bayesian robustness modelling using the O-regularly varying distributions

著者 (2件)： Andrade J. A. A. (Department of Statistics and Applied Mathematics, Federal University of Ceara, Fortaleza, 60455-670, Brazil) ,  Omey Edward (Mathematics and Statistics, HUB, Stormstraat 2, Brussels, 1000, Belgium)
資料名： Statistica Neerlandica  (Statistica Neerlandica)
巻： 71  号： 3  ページ： 168-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0134A  ISSN： 0039-0402  CODEN： SNERA  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： ロバスト性モデリングの理論を本質的に重い裾をもつ分布に基づいており,長い尾部は尾部より高い確率のために多様な情報(異常値のような)を処理への耐性がより大きいためである。ヘビーテイルと見なすことができる分布の多くのクラスであるそれらのいくつかは興味深い特性を有し,統計学における探索されていない。本研究では,O規則的変動クラス(ORV)に基づくロバスト性モデリングアプローチ,規則的な変化ファミリーの一般化を提案した。が,ORVクラスはより柔軟なテール挙動における異常情報はモデルにより捨てられていた方法を向上させることができるを可能にした。位置およびスケールパラメータ構造,情報の衝突を自動的に解決することを可能にするに十分な条件を確立した。また,ORVクラス内の新しい分布を生成する手順を提供する。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： 統計学 ,  *ロバスト性 ,  スケールパラメータ ,  *モデリング ,  異常値

著者キーワード (4件)： 矛盾する情報 ,  異常値 ,  位置パラメータとスケールパラメータ ,  ヘビーテール分布

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分布 ,  ロバスト性 ,  モデリング