論文の概要: Copula-Based Density Estimation Models for Multivariate Zero-Inflated Continuous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00537v1
• Date: Sun, 2 Apr 2023 13:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 17:30:55.214861
• Title: Copula-Based Density Estimation Models for Multivariate Zero-Inflated Continuous Data
• Title（参考訳）: 多変量ゼロインフレーション連続データのコプラ密度推定モデル
• Authors: Keita Hamamoto
• Abstract要約: ゼロインフレート連続変数間の多変量相関に対処できる2つのコプラに基づく密度推定モデルを提案する。 ゼロインフレーションデータにおける結び付きデータ問題によるコプラの使用の難しさを克服するために,我々は新しいタイプのコプラ,補正されたガウスコプラを提案する。
• 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: Zero-inflated continuous data ubiquitously appear in many fields, in which lots of exactly zero-valued data are observed while others distribute continuously. Due to the mixed structure of discreteness and continuity in its distribution, statistical analysis is challenging especially for multivariate case. In this paper, we propose two copula-based density estimation models that can cope with multivariate correlation among zero-inflated continuous variables. In order to overcome the difficulty in the use of copulas due to the tied-data problem in zero-inflated data, we propose a new type of copula, rectified Gaussian copula, and present efficient methods for parameter estimation and likelihood computation. Numerical experiments demonstrates the superiority of our proposals compared to conventional density estimation methods.
• Abstract（参考訳）: ゼロ膨張連続データは、多くの分野においてユビキタスに現れ、その分野は、全くゼロ値のデータを多数観測し、他の分野は連続的に分布する。 分布の離散性と連続性の混合構造のため、統計解析は特に多変量の場合において困難である。 本稿では,ゼロインフレーション連続変数間の多変量相関に対処可能な2つのコプラ密度推定モデルを提案する。 ゼロインフレーションデータにおける結合データ問題によるcopulaの使用の難しさを克服するために,新しいタイプのcopula,整流ガウス型copulaを提案し,パラメータ推定とラピッド計算のための効率的な手法を提案する。 数値実験により従来の密度推定法と比較して提案手法の優位性を示す。

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