Nonparametric Statistical Inference by method of Local Moments
局部矩方法的非参数统计推断
基本信息
- 批准号:17500180
- 负责人:
- 金额:$ 1.88万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2005
- 资助国家:日本
- 起止时间:2005 至 2007
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The data squashing is proposed by DuMouchel, et. al. (1999) to deal with massive data sets. The idea is to scale data sets down to smaller representative samples, "squashed data", instead of scaling up algorithms to large data sets. However, the original scheme for the data squashing may still be computationally burdensome because it usually requires solving a large system of equations. In this project, we developed a new method for the data squashing which does not involve solving theoretical properties of the maximum likelihood estimator applied to the squashed data.Some simulation study was provided to explain some evidence of effectiveness of our new method.
Dumouchel提出了数据挤压。 al。 (1999)处理大量数据集。这个想法是将数据集扩展到较小的代表性样本,即“挤压数据”,而不是将算法扩展到大数据集。但是,数据压缩的原始方案可能仍然是计算繁重的,因为它通常需要解决大型方程式。在这个项目中,我们开发了一种新方法来挤压数据,该方法不涉及解决应用于挤压数据的最大似然估计器的理论特性。提供了一些模拟研究来解释我们新方法有效性的一些证据。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
「21世紀の統計科学Vol.1社会・経済と統計科学」生命表の統計学-死亡率予測モデルとその年金リスク評価への応用
《21世纪的统计科学 Vol.1 社会、经济与统计科学》生命表统计-死亡率预测模型及其在养老金风险评估中的应用
- DOI:
- 发表时间:2008
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S.;Lu;小暮 厚之・長谷川 知弘(慶応大学)
- 通讯作者:小暮 厚之・長谷川 知弘(慶応大学)
Bayses Statistical Modeling for long-life risk
长寿风险的贝叶斯统计模型
- DOI:
- 发表时间:2008
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Kenji;Kikkawa;Kurachi;Yoshiyuki;Atsuyuki;Kogure
- 通讯作者:Kogure
Risuku no Kagaku, Kinyu to Hoken no Moderu Bunseki
Risuku no Kagaku、Kinyu 到 Hoken no Moderu Bunseki
- DOI:
- 发表时间:2007
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Atsuyuki;Kogure
- 通讯作者:Kogure
多変量派生資産の評価:コピュラと共単調和によるアプローチ
多元衍生资产的估值:Copula 和共单调和方法
- DOI:
- 发表时间:2007
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:林田実;大野裕之;林田 実・大野 裕之;Takaasu Ito;Takayasu Ito;Takayasu Ito;Takayasu Ito;Takayasu Ito;倉知善行;小暮厚之
- 通讯作者:小暮厚之
Method of Local Moments for Parametric Likelihood Iference
参数似然估计的局部矩方法
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:寒河江雅彦(岐阜大学);小暮厚之(慶応大学)
- 通讯作者:小暮厚之(慶応大学)
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