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J-GLOBAL ID：202002240487343713   整理番号：20A2190823

カーネル法による正規性試験の漸近と実用的側面【JST・京大機械翻訳】

Asymptotics and practical aspects of testing normality with kernel methods

著者 (2件)： Makigusa Natsumi (Graduate School of Science and Engineering, Chiba University, Japan) ,  Naito Kanta (Graduate School of Science, Chiba University, Japan)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 180  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  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： 本論文は,最大平均不一致に基づくHilbert空間における正規性をテストする。特に,2つの観点(漸近と実用的側面)からの試験の挙動を論じた。固定代替仮説の下での試験の漸近正規性を開発し,試験が一貫性を持つことを意味した。局所代替案のシーケンス下の試験の漸近分布も導き,それから,試験の漸近ヌル分布を得た。ヌル分布に関連した積分カーネルの具体的表現をGaussカーネルを用いて導出し,ヌル分布の信頼できる近似の実装を可能にした。実際のデータセットに対するシミュレーションと応用を,高次元低サンプルサイズ事例に重点を置いて報告した。Copyright 2020 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： *Hilbert空間 ,  高次元
準シソーラス用語： Kernel法 ,  Gaussカーネル ,  漸近分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 漸近 ,  Hilbert空間 ,  カーネル法 ,  正規性の試験

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： カーネル法 ,  試験