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J-GLOBAL ID：201902262305849955   整理番号：19A1563670

リボフラビン生産データへの応用による高次元セミパラメトリック回帰モデルにおけるいくつかの改良推定戦略【JST・京大機械翻訳】

Some improved estimation strategies in high-dimensional semiparametric regression models with application to riboflavin production data

著者 (2件)： Arashi M. (Department of Statistics, School of Mathematical Sciences, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran) ,  Roozbeh Mahdi (Department of Statistics, Faculty of Mathematics, Statistics and Computer Sciences, Semnan University, Semnan, Iran)
資料名： Statistical Papers  (Statistical Papers)
巻： 60  号： 3  ページ： 317-336  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4967A  ISSN： 0932-5026  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： 技術の進歩により,現代の統計的研究はしばしば高次元の線形モデルに遭遇し,そこでは説明変数の数はサンプルサイズよりも大きい。決定論的共変量または設計によるこれらの高次元問題における推定は,高次元セミパラメトリック回帰パラメータの同定可能性により,ランダム共変量の場合とは非常に異なる。本論文では,リッジ推定器を考察し,誤差が高次元における多重共線設定の下で依存するとき,制限セミパラメトリック回帰モデルにおける予備試験,収縮およびその正則リッジ推定量を提案した。バイアスに加えて漸近リスク表現を,研究下の推定子に対して厳密に導出した。提案した推定器の効率を説明するために,ビタミンB2の生産に関する実データ解析とモンテカルロシミュレーション研究を考慮した。これに関して,最適リッジパラメータと非パラメトリック関数を推定するためのカーネル平滑化と交差検証法を用いた。Copyright 2016 Springer-Verlag Berlin Heidelberg Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *回帰モデル ,  バイアス ,  データ解析 ,  多重化 ,  *高次元 ,  交差検証法 ,  推定量 ,  窒素複素環化合物 ,  ビタミンB群 ,  ウレア化合物 ,  芳香族縮合化合物 ,  ポリオール
準シソーラス用語： Kernel平滑化 ,  モンテカルロシミュレーション ,  共変量 ,  決定論 ,  線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 一般化制限リッジ推定量 ,  高次元 ,  カーネル平滑化 ,  線形制限 ,  多重線形性 ,  セミパラメトリック回帰モデル ,  収縮推定量 ,  スパース性

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

物質索引 (1件)： リボフラビン

タイトルに関連する用語 (6件)： リボフラビン ,  応用 ,  高次元 ,  回帰モデル ,  推定 ,  戦略