Empirinio Bajeso metodo taikymas didelio matavimo duomenų neparametriniams testams
Straipsniai
Gintautas Jakimauskas
Matematikos ir informatikos institutas
Jurgis Sušinskas
Matematikos ir informatikos institutas
Publikuota 2010-12-21
https://doi.org/10.15388/LMR.2010.73
PDF

Reikšminiai žodžiai

empirinis Bajeso metodas
chi-kvadrat testas
didelio matavimo duomenys
neparametrinis didžiausio tikėtinumo įvertinys
neparametriniai testai
aposteriorinis vidurkis
imitacinis modeliavimas

Kaip cituoti

Jakimauskas G. ir Sušinskas J. (2010) „Empirinio Bajeso metodo taikymas didelio matavimo duomenų neparametriniams testams“, Lietuvos matematikos rinkinys, 51(proc. LMS), p. 402–407. doi: 10.15388/LMR.2010.73.

Santrauka

Straipsnyje [5] buvo pasiūlyta paprasta, adaptyvi ir skaitiškai efektyvi procedūra didelio matavimo duomenų (neparametrinėms) hipotezėms tikrinti. Procedūra remiasi randomizacija, saviranka, specialia duomenų rinkinio suskaidymo procedūra ir χ2 tipo testais. Tačiau χ2 testas turi mažą galią, kai nukrypimai nuo nulinės hipotezės yra maži arba išsklaidyti. Šiame darbe vietoje jo siūlomas kitas testas, kuris remiasi neparametriniu didžiausio tikėtinumo empiriniu Bajeso įvertiniu pagalbiniame
neparametriniame skirstinių mišinių modelyje.

PDF
Kūrybinių bendrijų licencija

Šis kūrinys yra platinamas pagal Kūrybinių bendrijų Priskyrimas 4.0 tarptautinę licenciją.

Susipažinkite su autorių teisėmis žurnalo politikoje skiltyje Autorių teisės.

Skaitomiausi šio autoriaus(ų) straipsniai