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J-GLOBAL ID:202002232317821062   整理番号:20A2068821

クラスタ化ROCデータのための順序制限推論と指紋マッチング精度への応用【JST・京大機械翻訳】

Order-restricted inference for clustered ROC data with application to fingerprint matching accuracy
著者 (5件):
資料名:
巻: 76  号:ページ: 863-873  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0071A  ISSN: 0006-341X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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受信者動作特性(ROC)曲線は,分類法またはマーカーの精度を評価し,比較するために一般的に使用される。ROC曲線の推定は,バイオメトリック認識と診断医学を含む様々な分野で重要な問題である。実際の応用では,分類マーカーは,自然確率順序が観測間に存在するような2つ以上の順序条件下でしばしば開発されている。このような確率的順序を推定に組み込むことにより,統計的効率(DavidovとHerman,2012)を改善できる。さらに,多重測定を同じ主題から希薄化するとき,クラスタ化および相関データが生じ,クラスタ内相関により複雑なROC曲線の推定を行う。本論文では,次数制約とクラスタ内相関構造を同時に説明するために,重み付き経験的プロセスを用いてROC曲線をモデル化することを提案する。また,その面積と部分領域のようなROC曲線の結果の要約統計量の代数特性も研究した。代数的表現は,独立観測のためにDavidovとHerman(2011)によってそれまで減少する。提案した次数制限推定子の漸近特性を導出し,それらが既存の推定器よりも小さな平均二乗誤差を持つことを示した。また,シミュレーション研究は,有限サンプルのための既存の方法に関して,新しく提案した推定器のより良い性能を実証した。提案方法は,国立標準と技術専門データベース4の国立研究所からの指紋マッチングデータでさらに例証した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
分子・遺伝情報処理  ,  人工知能  ,  パターン認識 

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