欠落データを持つGaussコピュラの推定【JST・京大機械翻訳】

Kertel Maximilian; Pauly Markus

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214985953850 整理番号：22P0027802

欠落データを持つGaussコピュラの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Gaussian Copulas with Missing Data

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14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)

本研究では,欠落データを持つGaussコピュラモデルにおける限界分布と依存性構造を決定するために,期待値最大化アルゴリズムの厳密な応用を示した。さらに,半パラメトリックモデリングによる限界に関する先験的仮定を回避する方法を示した。このアルゴリズムを通して学習された関節分布は,既存の方法より根底にある分布にかなり近い。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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