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J-GLOBAL ID:202102219717913371   整理番号:21A0598014

信頼区間の推定によるBayes情報基準に基づくスペクトル分解の開発

Development of spectral decomposition based on Bayesian information criterion with estimation of confidence interval
著者 (7件):
資料名:
巻: 21  号:ページ: 402-419  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7009A  ISSN: 1878-5514  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)
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要約:スペクトル分解における信頼区間推定によるBayes情報基準(BIC)フィッティング法を用いて自動ピークフィッティングアルゴリズムを開発した。最初に,スペクトル分解を様々な人工スペクトルデータのためにBayes交換モンテカルロ法を採用することによって実行して,適合パラメータの信頼区間を評価した。結果から,パラメータの信頼区間とピーク対ピーク距離と信号対雑音比との関係を表す近似モデル式を導いた。次に,実際のスペクトルデータに対して,モデル選択関数と提案した近似式によるBICフィッティングから得た信頼区間とBayes交換モンテカルロ法を用いて得た各ピークパラメータの信頼区間を比較した。そして,二つの方法を用いて得たパラメータ信頼区間は良く一致することを確認した。従って,BICフィッティングによって適切なピーク数を推定するだけでなく,フィッティングパラメータの信頼区間も得られる。図面の要約:Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (1件):
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数値解析,近似法 
タイトルに関連する用語 (4件):
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