文献

J-GLOBAL ID：201802234492213552   整理番号：18A0934299

過剰ゼロ観測による多重非負分布の方法に関するセミパラメトリック推論【JST・京大機械翻訳】

Semiparametric inference on the means of multiple nonnegative distributions with excess zero observations

著者 (3件)： Wang Chunlin (Department of Statistics, School of Economics and Wang Yanan Institute for Studies in Economics, Xiamen University, Xiamen, 361005, China) ,  Marriott Paul (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1) ,  Li Pengfei (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 166  ページ： 182-197  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： 非標準的であるが,珍しくない状況は,ゼロの高い比率を持つ非負データの複数のサンプルを観察することである。これはゼロ状態のいわゆる過剰であり,本論文は,基礎となる分布の手段について推論する問題を検討した。Wangら(2017)によって提案されたセミパラメトリックセットアップの下で,著者らは,複数のそのような分布の手段に関する推論を作るために,経験的尤度比(ELR)統計に基づいて,統一推論フレームワークを開発した。この統計のカイ二乗型制限分布を,平均値に関する一般的線形ヌル仮説の下で確立した。この結果は,平均同等性のための新しい試験を構築することを可能にする。シミュレーション結果は,特に,密度比モデルにおける正しく特定された基底関数が対数関数であるときに,平均同等性を試験するための他の既存の方法と比較したとき,提案したELRの好ましい性能を示した。実際のデータセットを解析し,提案した方法の利点を説明した。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： シミュレーション ,  対数関数 ,  線形性 ,  基底関数 ,  モデル ,  *多重化 ,  等価性
準シソーラス用語： 尤度 ,  尤度比 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 密度比モデル ,  経験的尤度 ,  方程式の推定 ,  多項ロジスティック回帰 ,  非標準混合モデル ,  半連続データ

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 観測 ,  多重 ,  分布 ,  推論