ランダム化予測P値:統一参照分布を持つ多目的モデル診断ツール【JST・京大機械翻訳】

Feng Cindy; Sadeghpour Alireza; Li Longhai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210434570670 整理番号：22P0041873

ランダム化予測P値:統一参照分布を持つ多目的モデル診断ツール【JST・京大機械翻訳】

Randomized Predictive P-values: A Versatile Model Diagnostic Tool with Unified Reference Distribution

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発行年： 2017年08月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019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。

ピアソンと逸脱残差のような残留は,正常回帰を評価するための標準ツールである。しかし,離散応答では,これらの残差は,異なる応答値に対応する線上にクラスタをクラスタ化する。それらの分布は,正常性から遠い。これらの残差のグラフィカルおよび定量的検査は,モデル診断のための情報はほとんどない。MarshallとSpiegelhalter(2003)は,異常値を同定するための交差検証的予測p値を定義した。予測p値は連続応答に対して均一に分布しているが,離散応答に対しては分布しない。離散応答を持つモデルを診断するためのランダム化予測p値(RPP)の使用を提案した。RPPは,NRPPsと呼ばれる正規分布で「残差」に変換することができる。NRPPsは,正常回帰を診断するために同じ方法でスカラー応答ですべての回帰モデルを診断するのに用いることができる。NRPPsは,以前にDunnとSmyth(1996)によって提案されたランダム化分位残差(RQR)とほぼ同じであるが,統計者によってほとんど知られていない。RPP展望を用いたRQRの曝露を提供した。この曝露の寄与は以下を含む。(1)RPPの均一性の厳密な証明と説明例を示し,真のモデルの下で均一性を説明した。(2)真のモデルの下でNRPPsの正規性を実証するために広範囲なシミュレーション研究を行う。(3)著者らのシミュレーション研究はまた,NRPP法が複雑性の欠如のため,多くの種類のモデル不正確さを検出するための多目的診断ツールであることを示した。NRPPの有効性を,さらに健康利用データセットで実証した。【JST・京大機械翻訳】

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食品の分析 , 分光分析

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