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J-GLOBAL ID：202202245589119452   整理番号：22A0696965

多変量純移動平均過程のBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Estimation of Multivariate Pure Moving Average Processes

著者 (3件)： Albassam Mohammed (Department of Statistics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Soliman Emad E. A. (Department of Statistics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Ali Sherif S. (Department of Statistics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 14225-14235  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多変量推定問題は,もし観測が関心のあるいくつかの関連変数に利用できるならば発生する。多変量時系列は,経済学,気象学,およびユーティリティのような多くの分野で見つかる可能性がある。本研究は3つの主な目的を持つ。第一の方法は,多変量移動平均プロセスのパラメータを推定するための近似的な便利なBayes方法論を開発することである。第2の目的は,広いシミュレーション研究を実施することによって,推定問題を解決する際に,提案した技術の数値効率を調査することであった。最後の目的は,パラメータ値と時系列長さに関して数値効率の感度を研究することである。結果は,提案した技術が多変量移動平均プロセスのパラメータの推定に成功したことを示した。結果は,パラメータ値または時系列長さの変化に敏感でない。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  推定 ,  気象学 ,  時系列 ,  *Bayes推定 ,  近似法 ,  経済学 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： *多変量 ,  パラメータ値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多変量 ,  移動平均過程 ,  Bayes推定