文献

J-GLOBAL ID：201802245002940350   整理番号：18A0586897

長範囲依存性を持つGauss過程のためのサンプル平均分散のロバスト推定【Powered by NICT】

Robust estimation of the sample mean variance for Gaussian processes with long-range dependence

著者 (2件)： Arango-Castillo Lenin (Department of Economics, Queen’s University, Kingston, ON, Canada) ,  Takahara Glen (Department of Mathematics and Statistics, Queen’s University, Kingston, ON, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 201-205  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： 長期依存性(LRD)を示す二Gauss過程の平均試料の変動をロバストに推定する方法を導入した:分数Gauss雑音,fGn(H),と分数自己回帰統合移動平均,FARIMA(0, H,0)過程。著者らの方法は,対数スペクトル密度のマルチテーパ推定量の関数:起源付近の周波数の限られた数を用いたロバスト推定器,周波数のすべて(ほとんど)を用いた推定器であるHの二推定量の組合せに基づいている。提案手法の重要な特徴は,正しい決定の下で,正しいモデル仕様を用いたHurstパラメータHを推定することが可能にするfGn(H)とFARIMA(0, H,0)を識別するための試験である。Gauss発展をもつfGn(H)とFARIMA(0, H,0)の区別である平均分散とプロセス位置パラメータに関する統計的推論のための試料を評価するために重要である。Fourier周波数およびウェーブレット領域におけるパラメトリックおよびセミパラメトリック法を含む既存の推定量に対して行った数値比較。Copyright 2018 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： 波束 ,  *Gauss過程 ,  周波数 ,  モデリング ,  *ロバスト性 ,  統計的推定 ,  Gauss雑音 ,  推定量 ,  *ロバスト推定 ,  対数 ,  スペクトル密度
準シソーラス用語： パラメトリック法 ,  Hurst指数 ,  自己回帰 ,  長期依存性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 依存性 ,  Gauss過程 ,  サンプル ,  平均 ,  ロバスト推定