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J-GLOBAL ID：201802243723841265   整理番号：18A0923302

定常時系列に関するロバスト回帰:自己正規化再サンプリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Robust Regression on Stationary Time Series: A Self-Normalized Resampling Approach

著者 (3件)： Akashi Fumiya (Department of Applied Mathematics, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Bai Shuyang (Department of Statistics, University of Georgia, Athens, GA, USA) ,  Taqqu Murad S. (Department of Mathematics and Statistics, Boston University, Boston, MA, USA)
資料名： Journal of Time Series Analysis  (Journal of Time Series Analysis)
巻： 39  号： 3  ページ： 417-432  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2071A  ISSN： 0143-9782  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： 本論文は,Baiら(2016)の自己正規化サブサンプリング法を線形回帰モデルのM推定に拡張し,そこでは共変量と雑音が長距離依存性または重い尾部を持つ可能性がある定常時系列である。この方法は線形回帰の未知係数に対する漸近信頼領域を与える。これらの領域の決定は,時間級数の分布テールの依存性または重さの強度のような未知のパラメータを含まない。追加のシミュレーションは,補完において見つけることができた。計算機コードは著者らから入手可能である。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機コード ,  雑音 ,  信頼区間 ,  *正規化 ,  線形回帰 ,  距離依存性 ,  線形回帰モデル
準シソーラス用語： 共変量 ,  サブサンプリング ,  *リサンプリング ,  *ロバスト回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 時系列回帰 ,  M推定 ,  自己正規化 ,  サブサンプリング ,  長距離依存性 ,  重い尾

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  ロバスト回帰 ,  自己 ,  正規化 ,  再サンプリング