Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Tutorial on Asymptotic Properties for Biostatisticians with Applications to COVID-19 Data

論文の概要: A Tutorial on Asymptotic Properties for Biostatisticians with Applications to COVID-19 Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07351v2
Date: Fri, 13 Sep 2024 10:22:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 00:06:41.842095
Title: A Tutorial on Asymptotic Properties for Biostatisticians with Applications to COVID-19 Data
Title（参考訳）: バイオ統計学者の漸近特性に関するチュートリアルとCOVID-19データへの応用
Authors: Elvis Han Cui,
Abstract要約: 統計推定器の漸近特性は、実際と理論の両方において重要な役割を果たす。本稿では、固定された設計の下でプロパティを導出するための一般的な手順のロードマップを構築する。我々は、多くの統計応用でそれらの応用を提供している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Asymptotic properties of statistical estimators play a significant role both in practice and in theory. However, many asymptotic results in statistics rely heavily on the independent and identically distributed (iid) assumption, which is not realistic when we have fixed designs. In this article, we build a roadmap of general procedures for deriving asymptotic properties under fixed designs and the observations need not to be iid. We further provide their applications in many statistical applications. Finally, we apply our results to Poisson regression using a COVID-19 dataset as an illustration to demonstrate the power of these results in practice.
Abstract（参考訳）: 統計推定器の漸近特性は、実際と理論の両方において重要な役割を果たす。しかし、統計学における多くの漸近的な結果は、独立で同一に分布した(iid)仮定に大きく依存している。本稿では, 固定設計下での漸近特性を導出するための一般的な手順のロードマップを構築し, 観測を行う必要はない。我々はさらに、多くの統計応用でそれらの応用を提供している。最後に、COVID-19データセットをイラストとして使用して、Poisson回帰に結果を適用し、実際にこれらの結果のパワーを実証する。

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