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J-GLOBAL ID：202002265716727437   整理番号：20A0210611

分類確率に基づく2サンプル試験【JST・京大機械翻訳】

Two-sample test based on classification probability

著者 (3件)： Cai Haiyan (Department of Mathematics and Computer Science, University of Missouri-St. Louis, One University Boulevard, St. Louis, Missouri) ,  Goggin Bryan (Department of Mathematics and Computer Science, University of Missouri-St. Louis, One University Boulevard, St. Louis, Missouri) ,  Jiang Qingtang (Department of Mathematics and Computer Science, University of Missouri-St. Louis, One University Boulevard, St. Louis, Missouri)
資料名： Statistical Analysis and Data Mining  (Statistical Analysis and Data Mining)
巻： 13  号： 1  ページ： 5-13  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2749A  ISSN： 1932-1864  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)

抄録/ポイント： 近年,ロバストな分類アルゴリズムが開発された。この開発を利用し,分類の枠組みにおける古典的な2サンプルテスト問題を再検討した。サンプルから訓練した分類器からの分類確率の推定に基づいて,試験統計を提案した。このような試験が強力な試験である理由を説明し,シミュレーションと現実のデータによるいくつかの他の最近提案された試験のそれらとの電力と効率に関してその性能を比較した。提案した試験は非パラメトリックであり,複雑で高次元のデータに適用することができ,そのようなデータに対する分類確率の一貫した推定を提供する分類器が存在する。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  *電力 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 2サンプル試験 ,  分類

分類 (3件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類 ,  確率 ,  サンプル ,  試験