高次元平均のための有限サンプルt試験【JST・京大機械翻訳】

Li Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207095030252 整理番号：22P0305436

高次元平均のための有限サンプルt試験【JST・京大機械翻訳】

Finite Sample t-Tests for High-Dimensional Means

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資料名：
発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03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)

サイズ歪は,発散試料サイズを必要とする漸近試験手順が非常に小さいサンプルサイズのデータに実装されるならば発生する。本論文では,データが高次元であるがサンプルサイズが非常に小さいとき,平均ベクトルに対する1サンプルおよび2サンプル試験を考察した。1サンプルと2サンプルU統計の漸近t分布を確立し,それは,データ次元を発散するだけを必要とするが,サンプルサイズを固定し,そして3未満にすぎない。シミュレーション研究は,提案した試験が広範囲のサンプルサイズとデータ次元に対して正確な経験的サイズを維持するという理論的結果を確認した。提案手法の実用的な実装を実証するためにfMRIデータセットに提案したテストを適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , システム・制御理論一般 , 信号理論

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