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J-GLOBAL ID：202002289439782878   整理番号：20A2533269

劣分散または過剰分散数に対する時系列モデル【JST・京大機械翻訳】

A Time-Series Model for Underdispersed or Overdispersed Counts

著者 (2件)： MacDonald Iain L. (Centre for Actuarial Research, University of Cape Town, South Africa) ,  Bhamani Feroz (African Institute of Financial Markets and Risk Management, University of Cape Town, South Africa)
資料名： American Statistician  (American Statistician)
巻： 74  号： 4  ページ： 317-328  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0405B  ISSN： 0003-1305  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： ABSTRACT:それは,Poissonに対して過剰分散を示す非有界計数(すなわち,非負整数)の時系列に対して一般的である。Poisson-HMMが過剰分散と連続依存性の両方を可能にするので,Poisson状態依存分布(”Poisson-HMM”)を持つ隠れMarkovモデルにより,そのような過剰分散系列をモデル化できる。過小分散計数の時系列は,より一般的でないようであるが,しかし,モデルに対してより勝った。Poisson-HMMはアンダー分散に対処できない。しかし,Poisson-HMMが,Conway-Maxwell-Poisson分布によってPoisson分布を置き換えるならば,1つは,過小分散(および連続依存性)を許すことができる一種のモデルを得る。さらに,このクラスは,Poisson-HMMが表現するのに明らかに難しい組合せである,わずかな過剰分散と実質的な連続依存性の組み合わせに対処することができる。このクラスのモデルの性質を議論し,分散下で表示する3つの公表された一連のモデル,およびわずかな過剰分散プラス実質的な連続依存性を示す一連のモデルに適合する尤度の直接数値最大化を用いた。さらに,そのようなモデルが,いくつかの観測が系列から欠落している場合,また,パラメータ推定の近似標準誤差が見つかるかを,どのように見出すことができないかを例証した。本論文の補足材料はオンラインで利用できる。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： Poisson分布 ,  近似法 ,  パラメータ推定 ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： 標準誤差 ,  尤度 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Conway-Maxwell-Poisson分布 ,  隠れMarkovモデル ,  欠測データ

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 時系列モデル