キャッシュ統計を用いた線形モデルへのPoissonデータの最尤適合に対する半解析解【JST・京大機械翻訳】

Bonamente Massimiliano; Spence David

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201831711795 整理番号：22P0191585

キャッシュ統計を用いた線形モデルへのPoissonデータの最尤適合に対する半解析解【JST・京大機械翻訳】

A semi-analytical solution to the maximum likelihood fit of Poisson data to a linear model using the Cash statistic

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発行年： 2020年09月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

[ABRIDGED],Cスタットとしても知られているCash統計は,独立変数の一定値に対するヌル数を持つデータを含む,低カウントPoissonデータの解析に一般的に使用される。この統計の利用は,分解能の損失なしに,組み合わせ,あるいは再結合できない低カウントデータに対して特に魅力的である。本論文では,PoissonベースCash統計を用いた線形モデルの最良適合パラメータに対する新しい最尤解を示した。本論文で提示した解は,ヌル数を持つデータを含む任意のPoissonベースデータに対する線形モデルの最良適合パラメータを測定する新しい簡単な方法を提供する。特に,この方法は,最良適合線形モデルが独立変数のサポートを通して負でないという要求を強制する。方法は,従来のχ ̄2統計の使用を完全に通過して,線形モデルで任意のサイズと計数率のPoisson計数データに適合する簡単なアルゴリズムにまとめる。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般 , 数値計算 , 自動車事故,交通安全

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