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J-GLOBAL ID：201802220772740672   整理番号：18A1800438

完全および不完全V統計による多変量相互依存性を測定およびテストするための距離共分散の一般化【JST・京大機械翻訳】

Generalizing distance covariance to measure and test multivariate mutual dependence via complete and incomplete V-statistics

著者 (2件)： Jin Ze (Department of Statistical Science, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA) ,  Matteson David S. (Department of Statistical Science, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 168  ページ： 304-322  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複数のランダムベクトル間の相互依存性の3つの新しい測度を提案した。各測度はランダムベクトルが相互に独立している場合にのみゼロである。第一の一般化距離共分散はペアワイズ依存性から相互依存性へと,他方の二つの測度は二乗距離共分散の和である。提案した測度は,距離共分散による類似の特性と漸近分布を共有し,ランダムベクトル間の非線形および非単調相互依存性を獲得した。完全で不完全なV統計に触発されて,相互独立性を試験するとき,複雑さと統計的電力の間のトレードオフとして経験的で単純化された経験的測度を定義する。シミュレーション結果と実データ例の両方により,対応する試験の実施を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *共分散 ,  簡素化 ,  測度 ,  シミュレーション ,  電力
準シソーラス用語： 漸近分布 ,  *相互依存性 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 特性関数 ,  距離共分散 ,  多変量解析 ,  相互独立性 ,  V統計

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 統計 ,  多変量 ,  相互依存性 ,  テスト ,  共分散 ,  一般化