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J-GLOBAL ID：201902277469807854   整理番号：19A0740275

強いスパイク固有値モデルの下での高次元共分散行列の等価性試験【JST・京大機械翻訳】

Equality tests of high-dimensional covariance matrices under the strongly spiked eigenvalue model

著者 (3件)： Ishii Aki (Department of Information Sciences, Tokyo University of Science, Chiba, Japan) ,  Yata Kazuyoshi (Institute of Mathematics, University of Tsukuba, Ibaraki, Japan) ,  Aoshima Makoto (Institute of Mathematics, University of Tsukuba, Ibaraki, Japan)
資料名： Journal of Statistical Planning and Inference  (Journal of Statistical Planning and Inference)
巻： 202  ページ： 99-111  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0907B  ISSN： 0378-3758  CODEN： JSPIDN  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： 強くスパイクされた固有値(SSE)モデルの下で高次元共分散行列の同等性試験を考察した。高次元固有空間を第一固有空間に分割することにより共分散行列の差を見出した。これらの高次元固有構造に基づいて新しい試験手順を作成した。著者らは,テスト統計に及ぼすスパイク固有値の影響を正確に研究して,提案した試験手順がサイズに対して一貫性特性を有するように,そのバイアス補正を考慮した。また,提案した試験手順が電力に好ましい特性を持つことを示した。シミュレーションにより試験手順の性能を検討した。マイクロアレイデータセットを用いた実際のデータ解析における実証を示した。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： データ解析 ,  DNAマイクロアレイ ,  *高次元 ,  *固有値 ,  等価性 ,  電力 ,  雑音低減 ,  固有空間 ,  *共分散行列
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)： HDLSS ,  大きなPの小さなN ,  雑音低減法 ,  sseモデル ,  2サンプル試験

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： スパイク ,  固有値 ,  モデル ,  高次元 ,  共分散行列 ,  等価性 ,  試験