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確率分布の近似理論と応用に関する研究

概率分布逼近理论及应用研究

基本信息

批准号：
63540171
负责人：
藤越康祝
金额：
$ 1.54万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は統計解析の理論展開において重要な役割を演じている確率分布の近似理論の数字的基礎とその統計的推測への応用に関する研究を目的として数理統計学の専門家と関連する数学の専門家によって組織された。研究はセミナーや他大学の関連研究者と研究連絡を行いながら進められた。主要成果は次の通りである。成果内容は次の1〜3に分類できる:1.漸近展開の数学的基礎、2.漸近的標本分布の導出、3.統計的漸近理論。1については、尺度混合変数の漸近展開に対して、誤差限界を与えることに成功した。この結果は統計学における種々の分布の漸近展開とその誤差限界の導出に利用できるものである。2については、次の統計量の漸近展開を導出した。(1)ある種の一般化最小二乗推定量、(2)多変量t-分布とそれらの最大、(3)多変量F-分布とそれらの最大、(4)ARMA過程における検定統計量、(5)多変量線型仮説と独立性の検定に対するある種の検定統計量のクラス、(6)多変量成長曲線モデルにおける自己共分散構造に対する尤度比統計量、(7)共分散行列の構造に対する一般検定統計量。3については、(1)多変量線型仮説の検定に関する代表的統計量の比較を、パワーの漸近展開を利用してこれらの統計量を含むクラスで比較し、代表的統計量の特徴をより明確にした。独立性の検定に対しても同様な結果を得た。(2)ARMA過程での検定問題に対して、検定統計量の漸近近似の改良を与えることにより、より精度よく検定することを可能にした。(3)多変量成長曲線モデルで自己共分散構造がある場合の漸近理論の基礎的研究を行った。(4)多変量母集団の選択問題に対して、2段階法に基づく手法を提案し、その漸近的最適性について知見を得た。上記は研究目的に直結した主要結果であるが、この他にも各分担者により多くの成果が得られている。

This study is based on the theoretical development of statistical analysis, the importance of statistical analysis, the approximation theory of accuracy distribution, and the basis of statistics. The speculation is based on the purpose of the research and the purpose of the research. The researcher is a researcher associated with other universities and the research liaison officer is the researcher. The main results are as follows: The content of the results is classified into categories 1 to 3: 1. The basis of mathematics of asymptotic expansion, 2. The derivation of asymptotic specimen distribution, 3. The asymptotic theory of statistics. 1については, のasymptotic expansion of scale mixed value number に対して, error limit を and えることにsuccess した.このResultsはStatisticsにおけるkind々のdistributionのAsymptotic expansionとそのError boundsのderivedにutilityできるものである. 2については、The asymptotic expansion of the secondary statistics is derived. (1) あるkind's generalized least squares inference quantity, (2) multi-dimensional t-distribution とそれらのMAX, (3) multi-dimensional F-distribution とそれらのMAX, (4) ARMA process における検definite statistic, (5) multi-dimensional linear type theoryとINDEPENDENCE の検定に対するあるkind の検determined statistic のクラス, (6) Multi-dimensional growth curve モデルにおけThe るown co-dispersion structure に対する idiosyncratic ratio statistic, (7) the co-dispersion row の structure に対する general definite statistic. 3については、(1) Multi-dimensional linear type 仮说の検定に关するのComparative を、パワーのAsymptotic expansion The statistical quantity that is used to open the comparison is the statistic that contains the むクラスで, and the statistic that represents the statistic is the clear にした. Independence is the result of independence. (2) The ARMA process determines the problem, determines the statistic, improves the asymptotic approximation, and determines the accuracy, and determines the accuracy and possibility. (3) Research on the basis of the asymptotic theory of multi-dimensional growth curves and their own co-dispersion structures. (4) The problem of selecting a multi-dimensional matrix set is not a problem, the two-stage method is based on the method and the proposal is made, and the asymptotic optimality of the method is not known. The purpose of the research mentioned above is the main results and the main results are the same.