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J-GLOBAL ID：202202230731667524   整理番号：22A0844864

Gibbsサンプラによる逆Gauss分布のための生存解析【JST・京大機械翻訳】

Survival analysis for the inverse Gaussian distribution with the Gibbs sampler

著者 (2件)： Jayalath Kalanka. P. (Department of Mathematics and Statistics, University of Houston - Clear Lake, Houston, TX, USA) ,  Chhikara Raj S. (Department of Mathematics and Statistics, University of Houston - Clear Lake, Houston, TX, USA)
資料名： Journal of Applied Statistics  (Journal of Applied Statistics)
巻： 49  号： 3  ページ： 656-675  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5929A  ISSN： 0266-4763  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,BayesおよびFiducialアプローチを用いた逆Gauss分布に対する包括的な生存解析について述べた。それは,逆Gauss(IG)パラメータμとλの推論と,検閲ユニットの平均残留時間に焦点を合わせる。検閲の存在に適用可能な柔軟なGibbsサンプリングアプローチを議論し,タイプII,進行性タイプII,およびランダム正当な検閲観察を含む実例を含めた。解析はシミュレートしたIGデータと経験的データ例の両方を用いて行った。さらに,ブートストラップ比較をBayesとFiducial推定の間で行った。逆Gauss分布の形状パラメータ([数式:原文を参照])は,2つの解析,すなわちBayes対Fiducialに対して最も影響を持ち,従って,データにおける感覚のサイズをより少ない程度にすると結論した。全体として,これらのアプローチはIGパラメータと平均残存寿命の推定に有効である。提案したGibbsサンプラは,考察した全てのタイプの検閲に対して,実装において大きな柔軟性を許容した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ブートストラップ ,  *正規分布 ,  滞留時間 ,  標本抽出 ,  Bayes推定 ,  柔軟性 ,  平均値 ,  パラメータ ,  余寿命
準シソーラス用語： 検閲 ,  Gibbsサンプリング ,  形状パラメータ ,  経験的データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes推論 ,  ブートストラップ試験 ,  検閲 ,  基準推論 ,  Gibbsサンプラ ,  カーネル密度推定

分類 (4件)： 信頼性  (KB04040H) ,  信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： サンプラ ,  Gauss分布 ,  生存解析