論文の概要: On The Problem of Relevance in Statistical Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09588v3
• Date: Tue, 4 May 2021 18:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:12:59.663557
• Title: On The Problem of Relevance in Statistical Inference
• Title（参考訳）: 統計的推論における関連性の問題について
• Authors: Subhadeep Mukhopadhyay, Kaijun Wang
• Abstract要約: 実践統計学者は、大規模な異種データから推測する問題を懸念している。 本論文は「関連問題50年」に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is dedicated to the "50 Years of the Relevance Problem" - a long-neglected topic that begs attention from practical statisticians who are concerned with the problem of drawing inference from large-scale heterogeneous data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 大規模異種データから推論する問題に悩む実践統計学者の注意を喚起する, 長期にわたる話題である「関連問題50年」に焦点をあてる。

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