確率過程の統計的推測の漸近理論の研究

随机过程统计推断渐近理论研究

• 批准号: 05740150
• 负责人: 吉田 朋広
• 金额: $ 0.45万
• 依托单位: The Institute of Statistical Mathematics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05740150/
• 关键词: 確率解析; マリアヴァン解析; 漸近展開; マルチンゲ-ル

ランダムネスを含む系の推移を記述する確率過程の統計的推測は時系列データ解析をその一部とし,工学,経済学,生物学などの広範な分野に応用のある新しい統計学の分野である。本研究では確率過程の一つのクラスである拡散過程,点過程の推定,検定などの数理統計的研究と統計手法の数学的基礎付けを行い以下の成果を得た。1.マリアヴァン解析と汎関数の漸近展開法を統計の立場から整理し,尺度混合型分布の漸近展開や,縮小推定量の分布の漸近展開を導いた。2.統計学に現れる推定関数は連続関数の空間に値を取る汎関数と見なすのが自然である。このようなバナッハ空間に値をとる汎関数のなす空間を定義し,これが完備であることを示した。これは拡散過程のパラメトリックモデルを扱うときに重要になる。また,推定関数がある意味で滑らかなとき,推定関数に対応するM-推定量にこの滑らかさが遺伝することを示した。これによって,M-推定量に対して普通のマリアヴァン解析が適用可能となる。3.独立観測に対して,統計量の漸近展開を証明するとき,クラ-メル条件を仮定することが多いが,マルチンゲ-ルに対して同様のことをするのは困難である。クラ-メル条件の代わりに,マリアヴァン共分散の非退化性を仮定することによって,マルチンゲ-ルにたいする分布の漸近展開が証明された。なお,これらの研究の為に,京都大学,九州大学,大阪大学,東京大学,東京工業大学,早稲田大学,富山大学,広島大学,名古屋大学等の関連分野の研究者と情報交換,セミナー,議論をした。

This is a series of statistical analysis of accuracy rate statistics. One of the most important parts of this series is in the field of science, engineering, science and biology. In this study, the accuracy rate of this study is one step through the process, the process is presumed, and the statistical method of mathematics is the basis for the study of mathematical statistics. 1. In this paper, the statistics of the near-development method are analyzed, the scale-mixed distribution is nearly developed, and the small-scale quantitative distribution is nearly developed. two。 Statistics show that the number of passengers is presumed, the number of connections, the number of spatial data is calculated, the number of cycles is calculated, and the natural environment is affected. Please make sure that the number of space is defined, and that when you are ready to do so, the display will be displayed. In the process of dispersing the process, there are many important issues in the process. Presumptive count means slippery, presumptive number, M-presumption, slippery, negative, negative. I don't know what to do. I don't know. I don't know. I don't know what to do. 3. The statistics show that the data are not available in the near future, and that the conditions have been determined, and that the conditions have been determined. The distribution of non-degenerative, non-degenerative, non-degenerative Researchers from Kyoto University, Kyushu University, Osaka University, Kyushu University, Hiroyama University, Nagoya University, and so on, have a close relationship with each other.

项目成果

N.Yoshida: "Asymptotic expansion of Bayes estimators for small diffusions" Probability Theory and Related Fields. 95. 429-450 (1993)

N.Yoshida：“小扩散的贝叶斯估计量的渐近展开”概率论和相关领域。

N.Yoshida: "Barach space valued functionals and smoothness of M-estimators" Research Memorandum (ISM). 494. (1993)

N.Yoshida：“Barach 空间重视 M 估计量的泛函和平滑度”研究备忘录 (ISM)。

N.Yoshida: "Malliavin calculus and asymptotic expansion for martingales" Research Memorandum (ISM). 504. (1994)

N.Yoshida：“Malliavin 演算和鞅的渐近展开”研究备忘录 (ISM)。