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J-GLOBAL ID：202202256657387585   整理番号：22A0005060

Watson分布のパラメータに関する推論と観測の分類への応用【JST・京大機械翻訳】

Inference on parameters of Watson distributions and application to classification of observations

著者 (2件)： Dey Santanu (Department of Mathematics and Computing, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, India) ,  Jana Nabakumar (Department of Mathematics and Computing, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, India)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 403  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,既知の濃度パラメータを持つWatson分布の方向性パラメータの等変推定量のクラスを導いた。すべてのパラメータが未知である場合,著者らは,非情報化事前のパラメータおよびBayes推定器の制限最尤推定子(MLEs)を導いた。一般的濃度パラメータを有するいくつかのWatson分布の方向性パラメータの同等性をテストするために,改良尤度比試験を提案した。全てのパラメータが未知である場合,超球面上のWatson集団の一つに軸データを分類する規則を導いた。パラメータのMLEsとBayes推定器に基づく分類規則を提案した。尤度比ベースの規則,予測Bayes規則,およびカーネル密度分類器を,2つのWatson個体群のために誘導した。さらに,規則をシミュレーションを用いて比較した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最尤法 ,  Bayes推定 ,  個体群 ,  球面 ,  等価性 ,  推定量
準シソーラス用語： 尤度比 ,  分類会計機 ,  情報化 ,  カーネル密度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes推定量 ,  分類規則 ,  等価推定量 ,  改良型尤度比試験 ,  誤分類の確率 ,  制限されたMLE

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 分布 ,  パラメータ ,  推論 ,  観測 ,  分類 ,  応用