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J-GLOBAL ID：201902228030817994   整理番号：19A0512159

非標準決定論的推定の下界について【JST・京大機械翻訳】

On Lower Bounds for Nonstandard Deterministic Estimation

著者 (6件)： Kbayer Nabil (Te ́sa/Isae-Supae ́ro, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Galy Jerome (Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microe ́lectronique de Montpellier, Universite ́ de Montpellier, Montpellier, France) ,  Chaumette Eric (Le de ́partement Electronique, Optronique et Signal, Institut Superieur de l’Aeronautique et de l’Espace, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Vincent Francois (Le de ́partement Electronique, Optronique et Signal, Institut Superieur de l’Aeronautique et de l’Espace, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Renaux Alexandre (Universite Paris-Sud/LSS 3, Gif-sur-Yvette, France) ,  Larzabal Pascal (Universite ́ Paris-Sud/SATIE, Cachan, France)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 6  ページ： 1538-1553  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 決定論的パラメータ推定と未知の決定論的パラメータによりパラメータ化された確率密度関数(p.d.f.)がランダム変数に依存する結合p.d.fの限界化から生じる状況を考察した。残念ながら,一般的な場合には,この限界化は数学的に困難である。これは,平均二乗誤差(MSE)に関する既知の標準決定論的下限(LBs)を用いることを妨げる。実際に,一般的な場合は,任意の標準LBが非標準的な決定論的推定に適合する修正されたものに変換できるハイブリッドにおける初期観測空間を埋め込むことによって取り組むことができる。さらに,これらの修正LB(MLBs)は,決定論的パラメータのためのLBであるハイブリッドLBのサブマトリックスを含むように見える。さらに,非標準推定において,最大尤度推定量(MLE)はもはや導出できず,準最適非標準MLE(NSMLE)は代替として提案されている。著者らは,MLEのMSE上の任意の標準LBがNSMLEのMSEを低くする非標準バージョンを持つことを示した。著者らは,NSMLEの相対的性能の解析を提供し,また,大きなクラスの推定問題に対するMLBsとの比較も行った。最後に,導入された一般的アプローチを,他のものの中で,良く知られたGauss型複合観測モデルにおける新しい視点を用いて例示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率密度関数 ,  パラメータ推定 ,  最尤法 ,  パラメタリゼーション ,  正規分布 ,  *パラメータ
準シソーラス用語： 観測モデル ,  平均二乗誤差 ,  ランダム変数 ,  *下界 ,  *決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 標準 ,  推定 ,  下界