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統計分布の漸近展開近似に関する誤差評価の研究

统计分布渐近展开近似的误差评估研究

基本信息

批准号：
09874048
负责人：
藤越康祝
金额：
$ 1.02万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至 1998
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の研究では主として、X=SZ+U(S>0,(S,U)とZは独立)と表される統計分布の漸近的近似と誤差評価について研究し、いくつかの新たな成果を得た。この成果は、線形判別関数の誤判別確率の分布に対する漸近展開近似とその誤差評価に適用でき、とくに、変量の次元数と標本数がともに大のときの漸近展開近似に対しても適用できることが分かった。この結果は、JMAに投稿し、目下改訂中である。これに関連した漸近近似公式の導出やシミュレーションによる有効性を調べた結果は既に掲載が決定している。さらに、この漸近展開近似について非一様誤差限界を求めることに成功し、その成果を発表準備中である。非一様誤差限界は分布の裾の部分について、よりシャープな誤差限界を与えている。また、U=0の場合については、より弱いモーメント条件のもとで漸近展開と誤差限界を与えた(掲載予定)。さらに、改良近似を与える変換を求め、その改良近似の誤差限界を導出する方法与えることに成功している。変換に関する成果として、改良近似を与えるための十分条件も与えた。これらの成果は投稿予定のものである。この他、同時信頼領域の構成に関連して、互いに相関のあるホテリングT二乗統計の最大値の分布について、漸近展開を導出した。この成果は既に掲載が決定している。この漸近展開近似に対する誤差評価の研究も重要であるが、これについては、今後の課題である

In this year's study, the main research team, X=SZ+U (Schrodinger 0, (SCHI U) Z independent), statistical distribution, recent approximation, difference, research, and new results. In terms of the number of results and shape discrimination, the accuracy rate of the distribution is close to that of the data. The number of tags in the number of dimensions is similar to that of the data. The result of the review, the contribution of the JMA, and the current revision. In this paper, the approximate formula is used to show that there are significant differences in the results of the approximate formula. In the near future, you will find that the difference limit is not the same as that of your success, and you are preparing for the results. Non-linear difference limit distribution is divided into two parts: difference limit and difference limit. The difference limit is close to the limit of the difference between the limit and the limit (the limit is determined). The improved approximation, the improved approximation and the improved approximation, the difference limit, the difference limit, the method and the success method. The results are improved, the approximation is improved, and the ten-point condition is different. It is expected that the contribution of the results will be submitted. At the same time, the information in the field is very important, and the statistics show that the maximum information distribution is very high, and the maximum distribution is very close to each other. The result is not only the result of the decision but also the decision. In the near future, there is a lot of research on this topic, which is important.