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J-GLOBAL ID：202002230238059708   整理番号：20A2278853

ガンマプロセス事前を用いた危険率関数のノンパラメトリックBayes解析【JST・京大機械翻訳】

Nonparametric Bayesian Analysis of Hazard Rate Functions using the Gamma Process Prior

著者 (3件)： Arnold Richard (Victoria University of Wellington,School of Mathematics and Statistics,Wellington,New Zealand) ,  Chukova Stefanka (Victoria University of Wellington,School of Mathematics and Statistics,Wellington,New Zealand) ,  Hayakawa Yu (Waseda University,School of International Liberal Studies,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： APARM  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 故障時間データが不均一Poisson過程を用いてモデル化されるとき,根底にある危険率関数λ(t)をモデル化する必要がある。問題に対する最も一般的な手法は,λ(t)に対するいくつかのパラメトリック形式の選択,あるいは,いくつかの収集したデータセット(ΔΨ)に対して,非パラメトリックKaplan-Meier推定器を用いて近似した。本論文では,ガンマプロセス事前から引き出されるノンパラメトリックハザードレート関数に対するシミュレーションと推論を提示した。ガンマプロセスの前にガンマスケールDirichletプロセスを用い,Markov連鎖モンテカルロサンプラを構築し,推論を行った。故障率の増加によるプロセスのシミュレーションによる方法論を実証した。Copyright 2020 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： 故障 ,  故障率 ,  Markov連鎖 ,  Poisson過程 ,  *ノンパラメトリック法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 危険率 ,  関数 ,  ノンパラメトリック ,  解析