Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mixture of segmentation for heterogeneous functional data

論文の概要: Mixture of segmentation for heterogeneous functional data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10712v3
Date: Tue, 23 Jul 2024 14:50:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 23:43:00.795714
Title: Mixture of segmentation for heterogeneous functional data
Title（参考訳）: 不均一関数データに対するセグメンテーションの混合
Authors: Vincent Brault, Émilie Devijver, Charlotte Laclau,
Abstract要約: 我々は、時間と人口における不均一性を伴う機能的データについて考察する。 EMアルゴリズムとステップの動的プログラミングを組み合わせることで、最大可能性推定器を近似する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3108652488669732
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we consider functional data with heterogeneity in time and in population. We propose a mixture model with segmentation of time to represent this heterogeneity while keeping the functional structure. Maximum likelihood estimator is considered, proved to be identifiable and consistent. In practice, an EM algorithm is used, combined with dynamic programming for the maximization step, to approximate the maximum likelihood estimator. The method is illustrated on a simulated dataset, and used on a real dataset of electricity consumption.
Abstract（参考訳）: 本稿では,時間的・人口的に不均一な機能的データについて考察する。関数構造を保ちながら、この不均一性を表現するために、時間分割を伴う混合モデルを提案する。最大確率推定器は、同定可能で一貫したものであることが証明されている。実際、EMアルゴリズムと最大化ステップの動的プログラミングを組み合わせて、最大極大推定器を近似する。この方法はシミュレーションされたデータセットで説明され、実際の電力消費のデータセットで使用される。

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