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J-GLOBAL ID：202202259133422720   整理番号：22A0328092

デバイアス学習と第一導関数の予測【JST・京大機械翻訳】

Debiased learning and forecasting of first derivative

著者 (4件)： Wang WenWu (School of Statistics, Qufu Normal University, Shandong, China) ,  Lu Jun (College of Arts and Science, National University of Defense Technology, Hunan, China) ,  Tong Tiejun (Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Hong Kong) ,  Liu Zhonghua (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 236  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 大きなデータの時代において,等しい時間間隔で記録された多くのデータセットがある。そのようなデータの変化率をモデル化するために,1つはノンパラメトリック回帰モデルを構築し,次に平均関数の一次導関数を推定する。この方向に沿って,内部点に対する対称二面局所定数回帰,境界点に対する非対称二面局所多項式回帰,および外点に対する片側局所線形予測モデルを提案した。具体的には,局所加重最小二乗回帰のフレームワークの下で,漸近正規性を確立するとともに,提案した推定子の漸近バイアスと分散を導いた。さらに,高振動関数に対する推定バイアスを低減するために,高次多項式に基づくバイアス推定器を提案し,それらの対応するカーネル関数を導いた。モデルと同調パラメータの同時選択のためのデータ駆動2段階手順も提案した。最後に,提案推定器の有用性を,シミュレーション研究と2つの実データ例によって実証した。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： 最小二乗法 ,  シミュレーション ,  対称性 ,  多項式 ,  *学習 ,  同調 ,  非対称性 ,  ノンパラメトリック法 ,  モデリング ,  モデル ,  回帰モデル ,  *導関数 ,  推定量
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 境界問題 ,  差分推定 ,  等間隔設計 ,  カーネル学習 ,  ノンパラメトリック導関数推定

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  導関数 ,  予測