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J-GLOBAL ID：202202240463588803   整理番号：22A0067795

自己励起点プロセスにおけるトリガー機能のモデリングと推定【JST・京大機械翻訳】

Modelling and Inferring the Triggering Function in a Self-Exciting Point Process

著者 (2件)： Gilmour Craig (Department of Mathematics and Statistics, University of Strathclyde, Glasgow, UK) ,  Higham Desmond J. (School of Mathematics, University of Edinburgh, Edinburgh, UK)
資料名： Springer Proceedings in Mathematics & Statistics  (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)
巻： 354  ページ： 121-133  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5074A  ISSN： 2194-1009  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自己励起時空間点プロセスは,一連のアプリケーションで成功する,柔軟なクラスのモデルを提供する。それらは多くの自然および社会学的応用で観察されるクラスタリングパターンを説明するトリガ効果を含む。本研究では,トリガ関数の形式を推論または設計するキーステップに焦点を当てた。推論設定において,著者らは,非パラメトリックアプローチを用いて, cr学において発生する一連のデータセットにプロセスを当てはめた。この公開領域データを解析することにより,推論されたトリガー形状は,異なるカテゴリーの犯罪で変化することを見出した。これらの観察によって動機づけられ,また,また, cr学文献からの仮説によって,著者らは,遅れた応答トリガーを呼んでいる古典的Epidemimic-Type of Shock Sequencesのトリガーの上の変動を提案した。両パラメトリックモデルを較正後,遅延応答が将来のイベントの予測に関して,エピドミックタイプと同程度であり,さらにトリガのリスクが最大化される前のタイムラグの推定を提供することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 社会学 ,  クラスタ化 ,  犯罪 ,  自己励磁 ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： パラメトリックモデル ,  時間遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 推論 ,  トリガー ,  犯罪学

分類 (2件)： 分子化合物  (CE02000C) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己励起 ,  プロセス ,  トリガー ,  モデリング ,  推定