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J-GLOBAL ID：201902233191938679   整理番号：19A1633104

分散ロバスト[数式:原文を参照]-多重線形回帰における推定【JST・京大機械翻訳】

Distributionally robust [Formula : see text]-estimation in multiple linear regression

著者 (4件)： Gong Zhaohua (School of Mathematics and Information Science, Shandong Institute of Business and Technology, Yantai, China) ,  Liu Chongyang (School of Mathematics and Information Science, Shandong Institute of Business and Technology, Yantai, China) ,  Sun Jie (School of Electrical Engineering, Computing, and Mathematical Sciences, Curtin University, Perth, Australia) ,  Teo Kok Lay (School of Electrical Engineering, Computing, and Mathematical Sciences, Curtin University, Perth, Australia)
資料名： Optimization Letters  (Optimization Letters)
巻： 13  号： 4  ページ： 935-947  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4817A  ISSN： 1862-4472  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形回帰はデータ解析における最も重要で広く使われている技術の一つであり,重要なステップは未知パラメータの推定である。しかし,誤差分布の完全情報が利用可能であるという仮定の下でしばしば実行される。これは実際には明らかに非現実的である。本論文では,[数式:原文を参照]推定(または最小絶対値推定)問題の分布的にロバストな定式化を提案した。そこでは,誤差分布に関する唯一の知識は,それが明確な曖昧さ集合に属するということである。次に,双対性理論を用いることによって,計算的に扱いやすい円錐最適化問題として推定問題を再定式化した。最後に,数値例を円錐最適化問題として解き,提案した手法の有効性を実証した。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  定式化 ,  曖昧さ ,  データ解析 ,  円錐 ,  有効性 ,  絶対値 ,  最適化 ,  双対性 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *線形回帰 ,  *多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多重線形回帰 ,  最小絶対値推定 ,  円錐最適化 ,  半無限最適化

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

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  数式 ,  参照 ,  多重線形回帰 ,  推定