単純確率分布仮説のノンパラメトリック試験のためのエントロピーベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Mittelhammer Ron; Judge George; Henry Miguel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207855928998 整理番号：22P0275807

単純確率分布仮説のノンパラメトリック試験のためのエントロピーベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Entropy-Based Approach for Nonparametrically Testing Simple Probability Distribution Hypotheses

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発行年： 2022年01月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月17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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,特定のパラメトリックポピュレーション分布に関する単純な仮説の妥当性を評価するために使用できる柔軟で広く適用可能なノンパラメトリックエントロピーベース試験手順を導入した。テスト方法論は,テストされる母集団確率分布の特性関数に依存し,テストされるヌル仮説に関係なく,そのようなテストを行うための統一フレームワークを提供する。また,試験手順は計算的に扱いやすく,比較的直接的である。いくつかの代替試験統計とは対照的に,提案したエントロピー試験は,ユーザ指定カーネルと帯域幅選択,固有と複雑な規則性条件,および/または評価グリッドの選択から自由である。いくつかのシミュレーション運動を行い,いくつかの文脈において,アプローチがデータ変換による複合仮説検定状況にいかに適用できるかを説明する回帰例を含む,提案試験の経験的性能を文書化した。全体として,試験手順は顕著な有望性を示し,仮定されたヌル分布に対比した場合,サンプルサイズが多くの代替分布に対して増加するので,かなりの増加力を示す。また,複合仮説試験状況へのアプローチの可能な一般的拡張と将来の研究の方向についても論じた。【JST・京大機械翻訳】

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