Fugu-MT 論文翻訳(概要): Characterizations of non-normalized discrete probability distributions and their application in statistics

論文の概要: Characterizations of non-normalized discrete probability distributions and their application in statistics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04369v2
Date: Tue, 19 Oct 2021 15:25:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-28 02:10:35.121410
Title: Characterizations of non-normalized discrete probability distributions and their application in statistics
Title（参考訳）: 非正規化離散確率分布の特性と統計への応用
Authors: Steffen Betsch, Bruno Ebner, Franz Nestmann
Abstract要約: これらの分布を識別する離散確率法則の質量関数について明示的な式を導出する。我々の特徴づけ、従ってそれらの上に構築された応用は、確率法則の正規化定数に関する知識を一切必要としない。
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: From the distributional characterizations that lie at the heart of Stein's method we derive explicit formulae for the mass functions of discrete probability laws that identify those distributions. These identities are applied to develop tools for the solution of statistical problems. Our characterizations, and hence the applications built on them, do not require any knowledge about normalization constants of the probability laws. To demonstrate that our statistical methods are sound, we provide comparative simulation studies for the testing of fit to the Poisson distribution and for parameter estimation of the negative binomial family when both parameters are unknown. We also consider the problem of parameter estimation for discrete exponential-polynomial models which generally are non-normalized.
Abstract（参考訳）: スタイン法の中心にある分布特性から、これらの分布を識別する離散確率法則の質量関数に対する明示的な公式を導出する。これらのアイデンティティは統計問題の解法の開発に応用される。我々の特徴付けとそれに基づく応用は、確率法則の正規化定数に関する知識を一切必要としない。統計的手法が健全であることを示すため,ポアソン分布に適合する試験法と,両パラメータが不明な場合の負二項系列のパラメータ推定法について比較シミュレーションを行った。また、一般に非正規化される離散指数多項式モデルのパラメータ推定の問題についても考察する。

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