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J-GLOBAL ID：202002266247340241   整理番号：20A0670779

雑音のある離散観測に基づくエルゴード拡散過程のためのハイブリッド推定【JST・京大機械翻訳】

Hybrid estimation for ergodic diffusion processes based on noisy discrete observations

著者 (4件)： Kaino Yusuke (Graduate School of Engineering Science, Osaka University, Toyonaka, Osaka, Japan) ,  Nakakita Shogo H. (Graduate School of Engineering Science, Osaka University, Toyonaka, Osaka, Japan) ,  Uchida Masayuki (Graduate School of Engineering Science, Osaka University, Toyonaka, Osaka, Japan) ,  Uchida Masayuki (Center for Mathematical Modeling and Data Science (MMDS), Osaka University, Toyonaka, Osaka, Japan)
資料名： Statistical Inference for Stochastic Processes  (Statistical Inference for Stochastic Processes)
巻： 23  号： 1  ページ： 171-198  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4965A  ISSN： 1387-0874  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： 擬似尤度関数の最適化のための適切な初期値を選択するために,初期Bayes型推定器による多段階推定であるハイブリッド法に基づく雑音のあるサンプリングデータによるエルゴード拡散過程に対するパラメトリック推定を考察した。初期Bayes型推定器とハイブリッド多段階推定器の漸近特性を示し,具体例とシミュレーション結果を示した。Copyright Springer Nature B.V. 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  モーメント ,  *拡散過程 ,  尤度関数 ,  推定量 ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  最尤法
準シソーラス用語： パラメトリック推定 ,  ハイブリッド法 ,  初期値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes型推定量 ,  モーメントの収束 ,  エルゴード拡散過程 ,  多段階推定量 ,  準最尤推定量 ,  データの低減

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  観測 ,  拡散過程 ,  推定