非正規モデルのための許容性と予測間隔【JST・京大機械翻訳】

Johnson Geoffrey S

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220461496657 整理番号：21P0063030

非正規モデルのための許容性と予測間隔【JST・京大機械翻訳】

Tolerance and Prediction Intervals for Non-normal Models

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発行年： 2020年11月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022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)

予測間隔は,反復サンプリングにおけるランダムプロセスからの将来の観察をカバーし,また,補助統計である重要な量を同定することによって典型的に構築される。同様に,許容間隔は反復サンプリングにおける集団パーセンタイルをカバーし,しばしば重要な量に基づいている。非正規モデルを考慮した1つの方法は,リンク関数を利用して,通常分布する極めて重要な量をもたらす。この正規近似が保持されない設定では,平均の信頼区間に基づく許容と予測に対する2番目のアプローチを考察した。これらの方法は直感的で,実装が簡単で,適切な操作特性を持ち,Bayes,再サンプリング,および機械学習法と比較して計算上効率的である。これは,千鳥部位開始による多部位臨床試験動員,治療における実世界時間,および臨床エンドポイントに対する研究終了時の成功との関連で実証されている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

統計学 , 人工知能

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