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J-GLOBAL ID：202002283447482254   整理番号：20A0815889

多変量スキューTパラメータ推定の加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating the Multivariate SKEW T Parameter Estimation

著者 (2件)： Zhou Rui (The Hong Kong University of Science and Technology,Department of Electronic and Computer Engineering,Hong Kong) ,  Palomar Daniel P. (The Hong Kong University of Science and Technology,Department of Industrial Engineering and Decision Analytics,Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAMSAP  ページ： 251-255  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,多変量スキューt(MST)パラメータ推定のための加速方式を考察した。MSTは,歪度を可能にする重い尾部分布である。この分布は,データが重いという多くの実生活応用にとって非常に便利であり,異常値があり,データが歪められる可能性がある。一つの例は金融データである。MSTパラメータを推定する古典的方法は期待値最大化(EM)アルゴリズムによる最尤推定(MLE)であり,それはしばしば遅い収束のために批判される。本論文では,MSTパラメータ推定を加速するためのスケール調整MST(SA-MST)モデルを提案した。数値結果は,提案した加速方式が標準MSTモデルよりはるかに速く収束できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異常値 ,  金融 ,  アルゴリズム ,  *ゆがみ ,  *パラメータ推定 ,  最尤法
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  歪度 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多変量 ,  スキュー ,  パラメータ推定 ,  加速