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J-GLOBAL ID：201902229829934970   整理番号：19A2098527

非対称カーネル密度推定量に対する乗法バイアス補正の再検討【JST・京大機械翻訳】

Multiplicative bias correction for asymmetric kernel density estimators revisited

著者 (2件)： Igarashi Gaku (Department of Policy and Planning Sciences, Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8573, Japan) ,  Kakizawa Yoshihide (Faculty of Economics, Hokkaido University, Nishi 7, Kita 9, Kita-ku, Sapporo 060-0809, Japan)
資料名： Computational Statistics & Data Analysis  (Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 141  ページ： 40-61  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0911A  ISSN： 0167-9473  CODEN： CSDADW  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： データが非負または有界であるとき,非対称カーネル密度推定器(KDEs)のために乗法的バイアス補正技術を再検討した。最近開発された非対称KDEsを2つのタイプに分類することは重要である。非2領域型に適用した乗法的バイアス補正は,分散の一定因子インフレーションを犠牲にして,バイアスの次数を効果的に低減することを示した。しかし,他のバイアス補正と共通して,2レジーム型に適用した乗法バイアス補正は,密度がショルダー条件を満足しなければ,境界近くのバイアスを低減することができないことを明らかにした。Copyright 2019 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： *バイアス ,  *乗算 ,  インフレーション ,  *非対称性 ,  次数 ,  有界
準シソーラス用語： *バイアス補正 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乗法的バイアス補正 ,  ノンパラメトリック密度推定 ,  境界バイアス問題 ,  非対称カーネル ,  肩の状態

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非対称 ,  カーネル密度推定 ,  乗法 ,  バイアス補正