偽ゼロにより破損したスパース多方向計数データのためのゼロ打切りPoisson回帰【JST・京大機械翻訳】

Lopez Oscar; Dunlavy Daniel M.; Lehoucq Richard B.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210316803376 整理番号：22P0279174

偽ゼロにより破損したスパース多方向計数データのためのゼロ打切りPoisson回帰【JST・京大機械翻訳】

Zero-Truncated Poisson Regression for Sparse Multiway Count Data Corrupted by False Zeros

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発行年： 2022年01月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年04月11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)

真のゼロ数から区別できない偽ゼロによって崩壊する多方向計数データのための新しい統計的推論方法論を提案した。本手法は,全てのゼロ値を無視するためにPoisson分布のゼロ切断から成る。この単純な打切手法は,真と偽のゼロ数を区別する必要がなく,処理すべきデータ量を減らす必要がある。Poissonパラメータ空間に低ランクテンソル構造を課すテンソル完了により推論を達成した。著者等の主な結果は,N-ウェイランク-RパラメトリックテンソルM∈(0,∞) ̄I×.×I生成Poisson観測が,非負正準ポリアディック分解の下で,約IR ̄2log_2 ̄2(I)非ゼロ数からゼロ切断Poisson回帰によって正確に推定できることを示した。また,結果は,パラメータが下から一様に有界であるとき,Poisson分布のゼロ切断によって作られた誤差を定量化する。したがって,低ランクマルチパラメータモデルの下で,著者らは,偽ゼロによる実質的崩壊による劣決定シナリオにおける正確な回帰を達成するために保証された実装可能なアプローチを提案した。いくつかの数値実験を提示し,理論的結果を探った。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , 食品の汚染 , 食肉一般

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