分割尤度比検定のための分割比の選択について【JST・京大機械翻訳】

Strieder David; Drton Mathias

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216484568011 整理番号：22P0303398

分割尤度比検定のための分割比の選択について【JST・京大機械翻訳】

On the choice of the splitting ratio for the split likelihood ratio test

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発行年： 2022年03月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月24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。

普遍的推論の最近導入されたフレームワークは,有限サンプルで有効な仮説テストと信頼領域を構築するための新しいアプローチを提供し,基礎となる統計モデルに関する特定の規則性仮定に頼らない。方法論のコアは,分割尤度比統計であり,それは,データ分割の下で形成され,そして,非常に選択された普遍的臨界値と比較された。この臨界値は非常に保守的であるので,データが分割されるに従って,比の注意深い選択によって電力の潜在的損失を緩和することは興味深い。この問題によって動機づけられて,著者らは局所代替案の下で分割尤度比試験を研究して,非中心分割カイ二乗分布の結果のクラスを導入した。この新しいクラスの分布の性質を調べ,それを用いて,異なる次元の複合材料仮説の試験に対するデータ分割比の最適選択を,数値的に調べ,提案した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 統計的品質管理 , 数値計算

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