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J-GLOBAL ID：202002242294755552   整理番号：20A0672053

Bernoulliベクトル自己回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Bernoulli vector autoregressive model

著者 (2件)： Euan Carolina (King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia) ,  Sun Ying (King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 177  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： 本論文では,多変量二値時系列に対する次数のベクトル自己回帰(VAR)モデルを提案した。多変量二値時系列データは生物学や環境科学のような多くの分野で使用されている。しかし,複数の二値時系列における動力学のモデリングは容易なタスクではない。ほとんどの既存の方法は,結果として得られる交差依存性が十分に柔軟でない可能性がある周辺からの結合遷移確率をモデル化する。提案したモデル,Bernoulli VAR(BerVAR)モデルを,潜在的多変量Bernoulliランダムベクトルを用いて構築した。BerVARモデルは,潜在的プロセスによる成分間の瞬時依存性を表し,自己回帰構造は過去に依存する隠れベクトル間のスイッチを表す。BerVARモデルに対する平均および行列値自己共分散関数を解析的に導出し,モデルパラメータを推定するための準尤度アプローチを提案した。この推定器は温和な条件下で矛盾しないことを証明した。提案した推定器の有限サンプル特性を示し,二値時系列に対する既存の方法と予測力を比較するためのシミュレーション研究を行った。最後に,メキシコにおける異なる地域からの干ばつイベントの時系列に対するモデルを適合させ,与えられた地域と異なる地域における時間依存性を研究した。BerVARモデルを用いることにより,降雨イベントが先行すると,干ばつイベントの交差領域依存性がより強くなることを見出した。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： 環境科学 ,  遷移確率 ,  時間依存性 ,  メキシコ合衆国 ,  干ばつ ,  シミュレーション ,  *ベクトル ,  降雨
準シソーラス用語： 尤度 ,  モデルパラメータ ,  *自己回帰 ,  時系列データ ,  *ベクトル自己回帰 ,  多変量 ,  VARモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 相互依存性 ,  多変量二値時系列 ,  多変量Bernoulli ,  準尤度 ,  ベクトル自己回帰過程

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (1件)： ベクトル自己回帰モデル