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J-GLOBAL ID：202202213245499753   整理番号：22A0827853

正則性とランダム集約を示す空間点プロセスモデルのための近似Bayes推定【JST・京大機械翻訳】

Approximate Bayesian inference for a spatial point process model exhibiting regularity and random aggregation

著者 (3件)： Vihrs Ninna (Department of Mathematical Sciences, Aalborg University, Aalborg, Denmark) ,  Moller Jesper (Department of Mathematical Sciences, Aalborg University, Aalborg, Denmark) ,  Gelfand Alan E. (Department of Statistical Science, Duke University, Durham, North Carolina, USA)
資料名： Scandinavian Journal of Statistics  (Scandinavian Journal of Statistics)
巻： 49  号： 1  ページ： 185-210  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1720A  ISSN： 0303-6898  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,凝集と反発の両方を有する二重確率的空間点プロセスモデルを提案した。このモデルは,Straussプロセスの背後にあるアイデアと対数GaussCoxプロセスを組み合わせた。このモデルの尤度は閉形式で表現できないが,モデルの下で実現をシミュレートするのは容易である。従って,このモデルに対する統計的推論を行うために,近似Bayes計算(ABC)を用いる方法を説明した。事後予測と大域的包絡線に基づくモデル検証法を提案した。シミュレーション点パターンと実データ例の両方を用いてABC手順とモデル検証手法を説明した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率 ,  確率過程 ,  凝集 ,  シミュレーション ,  *Bayes推定 ,  *近似法 ,  統計的推定 ,  エンベロープ ,  対数
準シソーラス用語： モデル検証 ,  *正則性 ,  尤度 ,  閉形式 ,  *プロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 近似Bayes計算 ,  二重確率過程 ,  対数Gauss Coxプロセス ,  モデル比較 ,  事後予測 ,  Straussプロセス

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 正則性 ,  集約 ,  プロセスモデル ,  近似 ,  Bayes推定