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J-GLOBAL ID：202002241301429917   整理番号：20A1197123

有界相対標準偏差による平均のロバスト推定【JST・京大機械翻訳】

Robust Estimation of the Mean with Bounded Relative Standard Deviation

著者 (1件)： Huber Mark (Claremont McKenna College, Claremont, CA, USA)
資料名： Springer Proceedings in Mathematics & Statistics  (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)
巻： 324  ページ： 271-284  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5074A  ISSN： 2194-1009  資料種別： 会議録 (C)
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： 多くのランダム化近似アルゴリズムは,目標応答に等しい平均[数式:原文を参照]を持つランダム変数Xをシミュレートするための手順を与えることにより動作し,このタイプのアルゴリズムの相対標準偏差は,2-SATまたはDNFへの満足な割当の数,凸体の体積,およびGibbs分布の分配関数を近似する方法を含む。問題入力サイズにおいて通常指数関数的に大きいので,推定[数式:原文を参照]が[数式:原文を参照]を満たすことを要求するのは典型的であり,そこでは[数式:原文を参照]と[数式:原文を参照]はユーザ指定非負パラメータである。現在の最良アルゴリズムは,そのような推定を達成するために[数式:原文を参照]サンプルを使用する。テールをバランスさせるためにアルゴリズムを修正することによって,この結果を[数式:原文を参照]サンプルに改善することが可能である。また,理論的改善とは別に,実際にこのアルゴリズムを最良に実行する方法を考察した。数値実験は,相対標準偏差が未知または無限である分布に関する推定器の挙動を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  指数関数 ,  分配関数 ,  凸形 ,  推定量 ,  *ロバスト推定
準シソーラス用語： 近似アルゴリズム ,  ランダム変数 ,  数値実験 ,  *有界 ,  *相対標準偏差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： モンテカルロ法 ,  ロバスト推定 ,  M推定量

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 有界 ,  相対標準偏差 ,  平均 ,  ロバスト推定