漸近的ミニマックスロバスト仮説検定【JST・京大機械翻訳】

Guel Gokhan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203412740281 整理番号：21P0005559

漸近的ミニマックスロバスト仮説検定【JST・京大機械翻訳】

Asymptotically Minimax Robust Hypothesis Testing

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発行年： 2017年11月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年02月06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)

漸近的ミニマックスロバスト仮説試験の設計をタイプIとタイプIIのBayesとNeyman-Pearson試験のために定式化した。KL発散,α発散,対称化α発散,全変動距離,およびバンドモデル,モーメントクラス,およびp点クラスに基づく不確実性クラスを考察した。単一サンプル,全サンプルおよび漸近ミニマックスロバスト性間の含意を導いた。Sionのミニマックス定理とKarus-Kuhn-Tucker乗算器を用いて,漸近的ミニマックスロバスト試験の一意性と一意性を証明した。最少の好ましい分布と対応するロバスト尤度比関数をパラメトリック形式で導き,次に,方程式のシステムを解くことによって決定することができた。提案した理論は,Dabakの設計が漸近的ミニマックスロバストテストを生じないことを証明した。さらに,解析的導出を可能にすることにより,HuberとKassamによる以前の研究を一般化し,従って,未回答の質問に回答を与える。シミュレーションを行い,理論的導出を例証し,評価した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , システム設計・解析

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