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J-GLOBAL ID：202002264496985854   整理番号：20A2086143

歪対称円形分布の有限混合モデルの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of finite mixture models of skew-symmetric circular distributions

著者 (3件)： Miyata Yoichi (Faculty of Economics, Takasaki City University of Economics, Takasaki, Gunma, Japan) ,  Shiohama Takayuki (Department of Information and Computer Technology, Tokyo University of Science, Katsushika, Tokyo, Japan) ,  Abe Toshihiro (Department of Systems and Mathematical Sciences, Nanzan University, Nagoya, Japan)
資料名： Metrika  (Metrika)
巻： 83  号： 8  ページ： 895-922  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0243A  ISSN： 0026-1335  CODEN： MTRKA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 円形データの解析は,通常の統計的方法が不適当であり,円形周期確率モデルを使用する必要があるので,挑戦的である。いくつかの実際の円形データセットは,非対称および/または多モード性を示すので,これらのデータをモデリングし,適合させるために,対称円形分布の有限混合物を研究した。しかし,有限混合モデルにおける各成分が対称である支配的な仮定を疑問視する必要がある。本研究では,おそらく歪んだ円形分布の有限混合モデルを考察し,最尤推定のための期待値最大化(EM)アルゴリズムを考察した。最大尤度推定器は,非対称円形分布の有限混合において,いくつかの適切な条件下で強く一致することを示した。EMアルゴリズムにおける修正Mステップを提案し,未知パラメータベクトルを効果的に推定した。推定手順による提案モデルの性能を研究するために,著者らは,死亡交通事故の日の時間記録を用いて,数値例およびデータ解析を提供した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 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 ,  *対称性 ,  ベクトル ,  最尤法 ,  死 ,  非対称性 ,  統計的方法 ,  データ解析 ,  交通事故 ,  多モード ,  確率モデル ,  EMアルゴリズム ,  *有限混合モデル ,  未知パラメータ ,  数学モデル

著者キーワード (5件)： 円形統計 ,  一貫性 ,  EMアルゴリズム ,  有限混合物 ,  歪対称分布

分類 (1件)： 平板  (HD03060Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 歪 ,  対称 ,  円形 ,  分布 ,  有限混合モデル ,  推定