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J-GLOBAL ID：202002291152359884   整理番号：20A2574870

部分線形誤差イン変数モデルのためのペナルティ付き経験的尤度【JST・京大機械翻訳】

Penalized empirical likelihood for partially linear errors-in-variables models

著者 (2件)： Chen Xia (School of Mathematics and Information Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Mao Liyue (School of Mathematics and Information Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China)
資料名： AStA Advances in Statistical Analysis  (AStA Advances in Statistical Analysis)
巻： 104  号： 4  ページ： 597-623  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4068A  ISSN： 1863-8171  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： 本論文では,全ての変数における測定誤差を有する部分線形モデルにおけるパラメータ推定と変数選択に対するペナルティ化経験的尤度を研究した。適応Lassoペナルティ関数を用いて,ペナルティ化経験的尤度がオラクル特性を持つことを示した。すなわち,1つに通じる確率で,ペナルティ化された経験的尤度は真のモデルを同定し,真のモデルのスパース性が前もって知られているならば,非ゼロ係数を効率良く見積もる。また,パラメータの線形仮説をテストするためにペナルティ化した経験的尤度比統計を導入し,それがヌル仮説の下で漸近的カイ二乗分布に従うことを証明した。いくつかのシミュレーションと応用を与えて,提案した方法の性能を説明した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測定誤差 ,  ペナルティ関数 ,  線形性 ,  パラメータ推定 ,  *ペナルティ
準シソーラス用語： χ二乗分布 ,  スパース性 ,  尤度比 ,  オラクル ,  *尤度 ,  線形モデル ,  変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ペナルティ付き経験的尤度 ,  測定誤差 ,  可変選択 ,  部分線形モデル

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 線形 ,  誤差 ,  変数 ,  モデル ,  ペナルティ ,  経験 ,  尤度