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J-GLOBAL ID：202202287266076994   整理番号：22A0844858

キャッシュ統計を用いた線形モデルへのPoissonデータの最尤適合に対する半解析解【JST・京大機械翻訳】

A semi-analytical solution to the maximum-likelihood fit of Poisson data to a linear model using the Cash statistic

著者 (2件)： Bonamente Massimiliano (Department of Physics and Astronomy, University of Alabama in Huntsville, Huntsville, AL, USA) ,  Spence David (Department of Physics and Astronomy, University of Alabama in Huntsville, Huntsville, AL, USA)
資料名： Journal of Applied Statistics  (Journal of Applied Statistics)
巻： 49  号： 3  ページ： 522-552  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： [数式:原文を参照]統計としても知られているCash統計は,独立変数の一定値に対するヌル数を持つデータを含む低カウントPoissonデータの解析に一般的に使用される。この統計の利用は,分解能の損失なしに,組み合わせ,あるいは再結合できない低カウントデータに対して特に魅力的である。本論文では,PoissonベースCash統計を用いた線形モデルの最良適合パラメータに対する新しい最尤解を示した。本論文で提示した解は,ヌル数を持つデータを含む任意のPoissonベースデータに対する線形モデルの最良適合パラメータを測定する新しい簡単な方法を提供する。特に,この方法は,最良適合線形モデルが独立変数のサポートを通して負でないという要求を強制する。方法は,従来の[数式:原文を参照]統計の使用を完全に通過して,線形モデルで任意のサイズと計数率のPoisson計数データに適合する簡単なアルゴリズムにまとめる。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： アルゴリズム ,  確率 ,  再結合 ,  データ ,  *数学モデル ,  分解能 ,  *最尤法 ,  *解析的解法 ,  *キャッシュメモリ ,  パラメータ推定 ,  計数率
準シソーラス用語： 独立変数 ,  *線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率 ,  統計 ,  最大尤度法 ,  キャッシュ統計 ,  パラメータ推定

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： キャッシュ ,  統計 ,  線形モデル ,  最尤 ,  解析解