多変量L’evy型ドリフト変化検出と死亡率モデリング【JST・京大機械翻訳】

Krawiec Michal; Palmowski Zbigniew

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209737721249 整理番号：21P0040943

多変量L’evy型ドリフト変化検出と死亡率モデリング【JST・京大機械翻訳】

Multivariate L\'evy-type drift change detection and mortality modeling

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発行年： 2020年07月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月20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)

本論文では,Bayesアプローチにおける連続(Gauss)とジャンプ成分の両方からなる多変量L’evyプロセスに対する最速ドリフト変化検出問題に対する解を与えた。これを,変化点の一般的0修正連続事前分布に対して行った。古典的に,最適性の基準は,誤り警報の確率と検出の期待遅延に基づいており,次に,変化点の事後確率に関して再定式化される。事後確率の発生器を見出し,一般的な事前分布の場合,時間内に不均一であった。主な解決技術は最適停止理論を使用し,ある自由境界問題を解くことに基づいている。また,応用に使用できる一般化Shiryaev-Roberts統計を構築した。論文は,2つの用例によって補足して,そのひとつは,さらに,ポーランドライフテーブル(適切なキャリブレーションの後)を分析するために使用して,男性と女性の死亡率の関連力におけるドリフト変化を検出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , システム最適化手法

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