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J-GLOBAL ID：202102287769405311   整理番号：21A0356059

多変量正規分布および相関データの下でのベクトル平均のためのWald逐次検定について【JST・京大機械翻訳】

On Wald’s sequential test for vector mean under multivariate normal distribution and correlated data

著者 (2件)： Mingoti Sueli Aparecida (Department of Statistics, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil) ,  Diniz Graziele Alexandrina (Department of Statistics, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil)
資料名： Sequential Analysis  (Sequential Analysis)
巻： 39  号： 3  ページ： 431-442  発行年： 2020年 
JST資料番号： W6046A  ISSN： 0747-4946  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： 本論文では,Walldの逐次確率比試験(SPRT)を,独立および自動相関データおよび既知の共分散行列に対して,多変量正規分布に対して実行した。ベクトル自己回帰移動平均(VARMA)クラスモデルからの残差に基づく方法論を自動相関データのために提示した。このアプローチでは,逐次試験における決定を取るのに必要な平均サンプルサイズは,誤差共分散行列に関する遮断定数のベクトル間のMahalanobis距離に基づいている。二変量正規分布に対する異なるシナリオを考慮してモンテカルロシミュレーションを行った。I型およびII型誤差の固定確率に対して,結果は,逐次試験の停止に対する推定平均サンプルサイズが,自己相関および独立データに対するWalld理論によって予測されるものより少し大きいことを示した。独立仮定の下で,SPRT推定サンプルサイズは,ホテルス[数式:原文を参照]試験に必要な試料サイズよりも小さかった。データの相関構造の省略が逐次試験のI型とII型誤差に強く影響することを示した。品質管理分野における用例を,ブタ鉄生産プロセスと多変量VAR(1)モデルから実際のデータを用いて提示した。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： *ベクトル ,  品質管理 ,  *正規分布 ,  鉄 ,  残差 ,  ホテル ,  自己相関 ,  生産プロセス
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  Mahalanobis距離 ,  共分散行列 ,  誤差共分散 ,  ベクトル自己回帰 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自己相関データ ,  モンテカルロシミュレーション ,  多変量正規分布 ,  統計的品質管理 ,  VARモデル ,  Waldの逐次試験

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多変量 ,  正規分布 ,  相関 ,  ベクトル ,  平均