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J-GLOBAL ID：202002266556090810   整理番号：20A2508070

有限母集団からの置換なしのrサイズバイアスサンプリングの下でのロバスト推論【JST・京大機械翻訳】

Robust inference under r-size-biased sampling without replacement from finite population

著者 (3件)： Economou P. (Department of Civil Engineering, University of Patras, Rion-Patras, Greece) ,  Tzavelas G. (Department of Statistics and Insurance Science, University of Piraeus, Piraeus, Greece) ,  Batsidis A. (Department of Mathematics, University of Ioannina, Ioannina, Greece)
資料名： Journal of Applied Statistics  (Journal of Applied Statistics)
巻： 47  号： 13-15  ページ： 2808-2824  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5929A  ISSN： 0266-4763  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 置換のない有限母集団からの既知次数のサイズバイアスサンプリングの事例を考察した。そのようなサンプリングスキームの挙動をサンプリング分率に関して研究した。シミュレーション研究に基づき,そのようなサンプルは,親分布からのランダムサンプルとして,または対応するrサイズ加重分布からのランダムサンプルとして処理することができず,サンプリング分率が増加するにつれて,サンプルのバイアスは,rサイズバイアスサンプルからランダムサンプルへの遷移をもたらす。未知の母集団パラメータに対する統計的推論と,それが未知である場合の母集団のサイズに対して,尤度フリー法の修正版を採用した。サンプリング分率を考慮したシミュレーション研究は,提案した方法が,親分布からのランダムサンプルとして,または対応するrサイズ加重分布からのランダムサンプルとして,rサイズバイアスサンプルを処理するアプローチと比較して,より良くてよりロバストな挙動を示すことを実証した。最後に,本研究を動機づける数値例は,著者らの結果を説明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  統計的推定 ,  バイアス ,  *母集団 ,  無作為抽出 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 薬物動態パラメータ ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 有限母集団 ,  バイアスデータ ,  重み付き分布 ,  ABCアルゴリズム ,  石油盆地

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 置換 ,  ロバスト ,  推論